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AI 용어집

스케일링 법칙(이)란?

정의

모델 크기, 데이터 또는 컴퓨팅에 따라 성능이 어떻게 향상되는지 보여주는 경험적 관계입니다.

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슬라이딩 윈도우 주의계산을 줄이기 위해 각 토큰이 근처 토큰의 고정 크기 창에만 주의를 기울이는 주의 패턴입니다.셀프 플레이상호작용이나 자체 복사본과의 경쟁을 통해 데이터를 생성하여 모델을 개선하는 교육 설정입니다.알고리즘 투명성AI 시스템의 논리, 데이터 소스 및 제한 사항이 얼마나 명확하게 문서화되고 이해되는지.데이터 드리프트시간에 따른 실제 입력 데이터의 변화로 인해 모델 성능이 저하될 수 있습니다.일반화훈련 세트 외부에서 볼 수 없는 새로운 데이터에 대해 모델이 얼마나 잘 수행되는지입니다.그라데이션손실을 줄이기 위해 각 매개변수를 얼마나 변경해야 하는지 보여주는 벡터입니다.

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