[LLM] embed_tokens 임베딩 크기 수정하면?

임베딩 크기를 수정하면 모델의 입력 텍스트가 임베딩되는 벡터의 차원이 변경됩니다. 이 변화는 모델의 전체 성능과 학습 과정에 중요한 영향을 미칩니다. 구체적으로, 임베딩 크기를 수정하면 다음과 같은 사항들이 발생할 수 있습니다:1. 모델의 표현력 변화임베딩 크기는 모델이 각 단어를 벡터로 변환할 때 사용하는 차원의 수를 의미합니다. 크기가 커질수록 각 단어를 더 고차원적으로 표현할 수 있으며, 더 많은 정보나 세부 사항을 학습할 수 있게 됩니다.임베딩 크기 증가: 더 큰 임베딩 벡터는 각 단어를 더 풍부하게 표현할 수 있어, 특히 복잡한 문맥에서 더 정확한 표현을 배울 수 있습니다. 하지만 차원이 너무 커지면 학습이 더 어려워지거나 과적합(overfitting)이 발생할 가능성이 있습니다.임베딩 크기 감..
DeepLearning/NLP 2024. 9. 4. 11:50
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