본문으로 건너뛰기

하이퍼파라미터에 따른 차이 확인

하이퍼파라미터 테스트: 실습 개요

앞서 배운 내용을 정리하고, 하이퍼파라미터 설정이 모델의 학습 및 성능에 어떻게 영향을 미치는지 확인해 보겠습니다.

하이퍼파라미터 정리

하이퍼파라미터낮을 때높을 때
에폭 수모델이 충분히 학습되지 못할 수 있음모델이 과적합될 가능성 증가
빠른 학습 시간긴 학습 시간
배치 크기메모리 요구량 낮음메모리 요구량 높음
불안정한 학습 곡선안정적인 학습 곡선
노이즈가 많은 경사 예상노이즈가 적은 경사 예상
학습률학습 속도가 느림학습 속도가 빠름
지역 최소값에 갇힐 가능성손실 곡선이 발산할 위험
보다 정밀한 최적화 가능최적점을 지나칠 수 있음

실습환경 소개

두 모델은 아주머니 말투 레시피 전문가로 파인튜닝된 AI 모델입니다.


학습 데이터배치 크기학습률에폭 수
왼쪽아주머니 말투 레시피 데이터3088
오른쪽아주머니 말투 레시피 데이터222

실습

  1. 복사하기: 아래 프롬프트를 복사합니다.
예시 프롬프트
순두부찌개 조리법을 알려줘.
  1. 프롬프트 입력: 복사한 프롬프트를 입력창에 붙여 넣고 Enter 키를 누릅니다.

  2. 결과 비교: 두 AI 모델의 결과를 확인합니다.