액션 가득한 훈련 시간에 돌아오신 걸 환영해요
5분 정도 기다린 후에 이 리스트 이벤트 함수를 실행하면 많은 일이 일어나고 있는 걸 볼 수
있죠. Get it
지난 10종목 동안 훈련이 진행되고 있어요
이 메시지를 보시면 단계 0, 1, 2, 3이 500개 중 하나입니다 500개의
다른 훈련 데이터 포인트를 나타내죠
훈련의 손실도 볼 수 있어요
훈련에서 진 걸 만회해서 좋은 결과를 내고 싶어요 그게
우리 목표죠
이걸 재실행할 때마다 이미 118단계인 걸 보게 됩니다 지금 하고 있죠 무슨 일인지 보기가
좀 어려워요
비트 박스를 참는 게 쉽지 않았을 거예요 Put it up Put up Put it up Put it up Put it Put it Put it Put it Put it
우리는 무게와 편향성을 이용하기 때문에 그렇게 하지 않습니다 여기 멋진 무게와 편향
스크린으로 훈련 과정을 따라 볼 수 있죠
훈련에서 손실을 본 결과가 어떻게 되는지 볼 수 있어요
페이지가 새로워져서 업데이트된 거예요
Get up! Get up! 어떤 상황인지 파악할 수 있을 거예요
이런 종류의 훈련을 실행할 때 항상 보게 되는 것 중 하나는 첫 몇 배치 단계에서
보통 극적인 드롭을 보인다는 거죠
get's get's get's get's get. 이건 사실 그렇게 좋아할 일은 아니에요
일반적으로 이 모델은 아주 빠르게 학습합니다 거의 말할 필요도
없는 구조의 일부를요 $ 기호가 있는 거나 소수점을
어디에 둘지 같은 거요 이 경우에는 개념에서 0을 0으로 추정하는 게 다른
어떤 것보다도 올바른 센트 수가 될 가능성이 높죠 달러의 개수에는
많은 것들이 있으니까요
아직은 추측일 뿐이지만 이런 것들이 도움이 돼요. Get-Tuck Season
1 닙턱 시즌 1 이런 구조의 특징 덕분에 훈련이 빠르게 진행되고 첫 몇 단계에서는 특징을 빠르게
파악해서 지금은 괜찮은 패턴을 따르고 있죠.
그 시점부터 계속적인 진전을 봐야 합니다 트레이닝 세팅을 잘 해뒀다면
여기에 옳고 그른 답은 없어요
제가 지금 하는 모든 것에 예외가 있는 거죠
하지만 일반적으로 보면 약간의 변화가 있어야 해요
손실이 크고 적은 배치 단계를 보는 건 좋아요 최적화하고 다양한
가능성을 탐색해야 하니까요
지금 보시는 건 일종의 경향인데요 시간이 지나면서
배치 단계를 늘렸다가 줄였다가 하면서 손실이 서서히 줄어들기를
기대하는 거죠 그리고 걱정되는 부분은 비트 수가 줄지 않는 것
같다는 거예요
변동이 많은 것 같아요 추측 측면에서 일부 데이터 포인트가 다른
것보다 더 잘한다는 걸 보여주죠
하지만 아직 어떤 방향으로든 개선 추세가 있는 것 같진 않아요
적어도 겉으로 보기엔 그래요
여러분도 이걸 실행하며 무슨 일이 일어나는지 주의 깊게 보시길 바라요
제 생각에는 다 실행하려면 10분에서 15분 정도 걸릴 것 같습니다
리스트의 어디에 있는지 보죠
이제 절반쯤 왔어요
끝에 다다르면 일시 정지가 됩니다 결과의 유효성을 확인하는 단계를
거치는 동안에요 OpenAI 쪽에서 확인을 합니다 상태에 대해 알려주는
부분이죠
Get이 완료됐다는 이메일을 받을 수 있어요 이 런이 완료되는 것과 동시에
말이죠
다음 비디오에선 실행될 거예요
거기서 봐요