GPT2 GPT Playground 텍스트 생성 관련 하이퍼파라미터인 'Temperature(온도)'와 'Top-p Sampling' GPT Playground에서 사용되는 두 가지 중요한 텍스트 생성 관련 하이퍼파라미터인 'Temperature(온도)'와 'Top-p Sampling' 1. Temperature(온도): **Temperature(온도)**는 확률 분포를 조절하는 파라미터로, 모델의 예측을 보다 랜덤하게 만드는 역할을 합니다. 온도가 높을수록 생성된 텍스트가 더 다양하고 랜덤하게 나올 가능성이 높아집니다. 낮은 온도는 모델이 더 높은 확신을 가진 단어를 선택할 가능성을 높이고, 높은 온도는 여러 다른 단어를 선택할 가능성을 높입니다. 예를 들어, 온도가 매우 낮으면 가장 확률이 높은 단어만 선택되어 반복적이고 예상 가능한 문장이 생성될 수 있습니다. 반면, 높은 온도에서는 더 다양하고 창의적인 결과물이 나올 수 있습니다.. 2023. 12. 28. GPT Playground 하이퍼파라미터 GPT Playground는 OpenAI의 GPT 모델을 시각적으로 탐색하고 실험할 수 있는 인터랙티브 한 웹 기반 도구입니다. 하이퍼파라미터는 모델 학습에 사용되는 여러 매개변수를 의미하며, GPT Playground에서 이들 파라미터를 조정하여 모델의 동작을 변경하고 실험할 수 있습니다. GPT Playground의 주요 하이퍼파라미터: 1. 모델 크기 (Model Size): GPT 모델의 크기는 주로 레이어(layer) 수와 파라미터의 양으로 결정됩니다. 작은 크기의 모델은 더 빠르게 실행되지만 성능이 제한될 수 있습니다. 반면, 큰 모델은 더 많은 파라미터를 가지고 있어 성능이 향상될 수 있지만 학습 및 실행에 더 많은 시간과 계산 리소스를 요구합니다. 2. 배치 사이즈 (Batch Size):.. 2023. 12. 27. 이전 1 다음
