Hacker News 의견

• NotebookLM의 "에피소드"를 들을수록, Google이 기존의 멀티모달 백본을 기반으로 두 명의 화자가 참여하는 "팟캐스트 토론" 모델을 훈련시켰다는 확신이 듦

  • 두 화자가 인간처럼 서로 말을 끊고 대화하는 방식이 매우 자연스러움
  • 실제 팟캐스트와 그 전사본을 기반으로 모델을 미세 조정했을 가능성이 있음
  • "The Daily" 에피소드를 예로 들어, 언어 모델이 팟캐스트 내용을 요약하는 가상의 기사를 작성하고, 이를 두 화자 모델에 입력하여 출력된 전사본이 입력 기사와 얼마나 일치하는지 확인하는 방식일 것이라 추측함

• NotebookLM은 기술에 익숙하지 않은 사람들에게도 매우 인상적임

  • 70대 부모님과 8살 아이도 이 기술에 놀라움을 금치 못하고 계속 사용 중임

• TTS 엔진 선택이 이상하다고 생각함

  • 최신 오픈 TTS 시스템과 비교했을 때, XTTSv2나 새로운 F5-TTS가 더 나은 선택이었을 것이라고 주장함

• 샘플 출력이 매우 부족하다고 평가함

  • NotebookLM 팀이 기존의 기초 모델을 사용하여 히트 상품을 만들어낸 점을 강조함

• 다른 언어와 다양한 억양, 특히 동남아시아 억양으로 출시되기를 기대함

• NotebookLM이 오픈 소스가 아니라 iPython 노트북에서의 몇 가지 실험일 가능성이 있다고 생각함

  • LLM 수준에서의 기능은 특별히 새롭지 않지만, 제품으로서의 포장 방식이 흥미로움
  • "팟캐스트" 부분은 대규모 코퍼스의 소개/개요일 뿐이며, 봇과의 대화를 통해 인용된 참고 자료를 얻는 것이 더 유용하다고 봄

• LLM을 사용한 프로토타이핑이 매우 빠르다는 점을 보여줌

  • API를 사용해보지 않은 사람들에게 시도해볼 것을 권장함

• NotebookLM이 팟캐스트만 생성하는지에 대한 의문을 가짐

  • 팟캐스트는 재미있지만 다소 장난스러운 기능이라고 생각함

• 모바일 폰에서 로컬로 실행할 수 있다면 좋겠다고 생각함

  • 예를 들어, 작업 문서를 팟캐스트로 변환하여 운전 중에 들을 수 있다면 생산성이 크게 향상될 것이라고 주장함

• 샘플이 다소 거칠다고 평가함

• NotebookLM을 사용해본 사람의 출력을 듣고 싶다고 언급함