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Cohere Command 및 Cohere Command Light 모델은 모델 사용자 지정을 위해 다음과 같은 하이퍼파라미터를 지원합니다. 자세한 내용은 모델을 사용자 지정하여 사용 사례에 맞게 성능 개선 섹션을 참조하세요.
Cohere 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 자세한 내용은 https://docs.cohere.com/docs/fine-tuning
참고
epochCount 할당량은 조정이 가능합니다.
| 하이퍼파라미터(콘솔) | 하이퍼파라미터(API) | 정의 | 유형 | 최소 | Maximum | Default |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 에포크 | epochCount | 전체 훈련 데이터 세트를 통한 반복 횟수 | 정수 | 1 | 100 | 1 |
| 배치 크기 | batchSize | 모델 파라미터를 업데이트하기 전에 처리된 샘플 수 | 정수 | 8 | 8 (Command) 32 (Light) |
8 |
| 학습률 | learningRate | 각 배치 이후 모델 파라미터가 업데이트되는 비율 검증 데이터세트를 사용하는 경우 learningRate에 대한 값을 제공하지 않는 것이 좋습니다. |
float | 5.00E-6 | 0.1 | 1.00E-5 |
| 조기 중지 임계값 | earlyStoppingThreshold | 훈련 프로세스의 조기 종료를 방지하는 데 필요한 손실의 최소 개선 | float | 0 | 0.1 | 0.01 |
| 조기 중지 허용 한도 | earlyStoppingPatience | 훈련 프로세스를 중단하기 전 손실 지표의 정체에 대한 허용 오차 | 정수 | 1 | 10 | 6 |
| 평가 백분율 | evalPercentage |
모델 평가를 위해 할당된 데이터세트의 백분율(별도의 검증 데이터세트를 제공하지 않은 경우) |
float | 5 | 50 | 20 |
