무엇입니까? 신뢰구간?

모델이 실제 다음 토큰에 얼마나 놀랐는지 측정하는 언어 모델 측정항목입니다.

모델의 신뢰도 점수가 실제 정확성 확률과 얼마나 일치하는지입니다.

모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 처리 리소스는 FLOPS 또는 GPU 시간으로 측정되는 경우가 많습니다.

모델이 참양성 사례를 놓친 잘못된 예측입니다.

학습률, 배치 크기, 깊이 등 훈련 전에 설정되는 구성 값입니다.

가장 가능성이 높은 k개의 다음 토큰에서만 샘플링하는 디코딩 전략입니다.