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하이퍼파라미터 설정하기

학습 성과에 중요한 영향을 미치는 매개변수, 하이퍼파라미터를 설정해 보겠습니다.

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실습

  1. 옵션 설정: STEP 2 섹션에서 우측 슬라이더를 조절하거나 직접 숫자를 입력합니다.

  2. 아래 표를 참고하여 적절한 하이퍼파라미터를 설정해봅니다.

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
학습률학습 속도가 느림학습 속도가 빠름
과적합 발생 확률 증가과소적합 발생 확률 증가
Mission
0 / 1

일반적으로 학습률이 너무 높을 경우 과적합이 발생할 확률이 높아진다.

O
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Create a fine-tuned model

STEP 1

JSONL Data

Select JSONL Data

STEP 2

Configure hyperparameters

16

32

64

Determines the amount of data the model learns at one time.

0.1

0.01

0.001

Controls the speed at which the model learns.

10

50

100

Determines how many times the entire dataset is trained.
Please create a fine-tuned model.