とは何ですか トレーニングロス?

トレーニング中の予測誤差を定量化する数学的目標。

現実世界の状況がトレーニングの想定と異なるため、時間の経過とともにパフォーマンスが低下します。

品質または推論を向上させるために応答生成中に使用される追加の推論計算。

モデルのパフォーマンスを低下させる可能性がある、時間の経過に伴う実世界の入力データの変化。

学習率、バッチサイズ、深度など、トレーニング前に設定される構成値。

モデルのトレーニング データに反映された最新の時点。