Numberwang 판정하는 1.8MB JSON 신경망, 순수 파이썬 100줄로 돌아간다
- Numberwang 판정 모델 전체가 1.8MB JSON 파일 하나이고 추론 코드는 파이썬 표준 라이브러리 약 100줄이라 PyTorch도 NumPy도 설치할 필요가 없음
- 출력은 네 가지 판정(Numberwang 아님, THAT'S NUMBERWANG, 숫자가 아님, Wangernumb)에 대한 확률 배열이고
python3 numberwang.py 22처럼 실행하면 99.3% 같은 신뢰도까지 함께 출력됨 - 영어 forty-seven 외에 독일어 zweiundzwanzig, shinty-six, 45 - 44 같은 문자열을 분류하며, 제목 기준 11개 언어 입력을 받음
- requirements.txt에 gradio가 들어 있지만 작성자는 데모 전용이고 모델 실행 경로에는 의존성이 없다고 답함
- 저장소는 커밋 5개, 스타 27개 규모이고 라이선스와 app.py, model.json, numberwang.py 네 파일이 전부임
Hacker News opinions
Numberwang이 뭔지 모르는 사람은 Mitchell and Webb 스케치부터 봐라. 유튜브에 0obMRztklqU로 있음
근데 이거 결과가 정확한지 모르겠음. 숫자를 하나씩만 판정하니까 시퀀스에서 앞 숫자에 따라 달라지는 걸 못 잡음. 지금으론 첫 번째 숫자일 때만 맞는 셈임
그걸 우리가 안다고? 우리가 본 건 Numberwang 검색하던 사람들이 만든 시퀀스뿐이고, 같은 숫자가 Numberwang이면서 아닌 적이 실제로 있었나?
숫자가 아닌 건 절대 Numberwang이 될 수 없다는 것도 우리가 아는 게 아님
훈련 데이터가 뭔지 궁금함. 원본 스케치 하나뿐인가, 아니면 댓글이나 참조 자료까지 넣었나? 합성 데이터를 썼다면 더 이상함
requirements.txt에 gradio가 있는데 이걸 zero-dependency라고 부르는 건 좀 이상하지 않나. import gradio 하잖아
gradio는 데모에만 필요하고 모델 자체는 전혀 안 씀. Usage 섹션 보면 설치하는 게 하나도 없음
이제 wordwang 버전도 나오면 좋겠음
나는 Peep Show로 Mitchell and Webb을 알았고, 예전에 Slashdot에서 재택근무 글에 이 스케치 링크가 달린 걸 보고 넘어가서 봤음
이런 걸 컴퓨터가 하면 안 되는 건데. Colosson의 비극을 잊지 마라