Day 2 이해도 점검: 학습 데이터 준비 | QLoRA 파인튜닝 | AX Academy

Q1. 파인튜닝 학습 데이터에서 가장 중요한 품질 요소는?

A. 데이터 건수가 많을수록 좋다B. 구체적이고 정확한 답변 내용C. 데이터 형식의 복잡도D. 다양한 언어를 포함하는 것

Q2. Alpaca 데이터 형식의 3가지 필드는?

A. question, answer, contextB. instruction, input, outputC. prompt, response, metadataD. system, user, assistant

Q3. 제조 도메인 학습 데이터 최소 권장 건수는?

A. 50건B. 100건C. 500건D. 10,000건

Q4. GPT-4 데이터 증강 시 temperature 설정으로 적절한 값은?

A. 0.0 (결정적)B. 0.3 (보수적)C. 0.8 (다양성 확보)D. 2.0 (매우 창의적)

Q5. 학습 데이터에서 "매뉴얼을 참조하세요"라는 답변이 문제인 이유는?

A. 문법이 틀려서B. 영어가 아니어서C. 구체적인 정보 없이 책임을 회피하는 불성실한 답변이므로D. 답변이 너무 길어서

Q6. Train/Validation 분할에서 Validation의 역할은?

A. 모델이 학습하는 데이터B. 학습 중 과적합을 감지하기 위한 검증 데이터C. 최종 테스트용 데이터D. 데이터 증강의 시드 데이터