OpenAI의 GPT-4 같은 LLM은 동작과 성능을 제어하고 미세 조정할 때 사용할 수 있는 여러 가지 매개 변수를 가지고 있습니다. 매개 변수를 이해하고 조정하면 더 정확하고 관련성 높고 상황에 적합한 출력을 얻을 수 있습니다. 다음은 LLM의 매개 변수 중 고려해야 할 중요한 매개 변수들입니다.

• 모델 크기: LLM의 크기는 일반적으로 신경망이나 매개 변수의 수를 나타냅니다. 모델이 크면 클수록 더 강력하며 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있지만, 더 많은 계산 자원과 처리 시간이 필요합니다. 따라서 특정 요구 사항에 따라 모델 크기와 계산 효율성 간의 균형을 맞춰야 합니다.

• 온도: 온도(temperature) 매개 변수는 LLM에서 생성되는 출력의 무작위성을 제어합니다. 온도 값이 높을수록(예: 0.8) 좀 더 다양하고 창의적인 반응이 생성되며, 온도 값이 낮을수록(예: 0.2) 좀 더 집중적이고 결정론적인 결과가 생성됩니다. 온도를 조정하면 모델 응답의 창의성과 일관성 사이의 균형을 미세하게 조정할 수 있습니다.