Day 4 이해도 점검: 평가 & 배포 | QLoRA 파인튜닝 | AX Academy

Q1. 파인튜닝된 모델 평가에서 Loss만으로 부족한 이유는?

A. Loss 계산이 느리기 때문B. Loss는 토큰 예측 정확도만 측정하고 의미적 정확성을 반영하지 않기 때문C. Loss는 항상 0이 되기 때문D. Loss는 GPU 성능에 의존하기 때문

Q2. 제조 도메인 모델 평가에서 가장 중요한 평가 축은?

A. BLEU ScoreB. 응답 속도C. 안전성 (Safety)D. 답변 길이

Q3. GGUF Q4_K_M 양자화에서 7B 모델의 대략적 크기는?

A. 약 1 GBB. 약 4 GBC. 약 14 GBD. 약 28 GB

Q4. LoRA 어댑터 배포 vs 병합 배포의 차이는?

A. 어댑터: 모델 전체 저장 / 병합: 차이만 저장B. 어댑터: 기본 모델 + 어댑터 별도 로드 / 병합: 단일 모델C. 어댑터: 속도 빠름 / 병합: 속도 느림D. 어댑터: GPU 필요 / 병합: CPU만 가능

Q5. Ollama Modelfile에서 SYSTEM 프롬프트의 역할은?

A. 모델의 크기를 설정한다B. 학습률을 설정한다C. 모델의 역할과 답변 규칙을 정의한다D. 양자화 레벨을 설정한다