A. 모델 출력의 무작위성을 제어하여 창의성에 영향을 미칩니다.

B. 모델이 더 이상 콘텐츠를 생성하지 않도록 지시하는 문자열을 지정합니다.

C. 이전 텍스트에 이미 나타난 토큰에 페널티를 할당합니다.

D. 모델이 응답당 생성할 수 있는 최대 토큰 수를 결정합니다.

A. 점곱은 콘텐츠의 전반적인 유사성을 평가하는 반면, 코사인 거리는 주제별 관련성을 측정합니다.

B. 점곱은 의미 분석에 사용되고, 코사인 거리는 구문 비교에 사용됩니다.

C. 점곱은 벡터의 크기와 방향을 측정하는 반면, 코사인 거리는 크기에 관계없이 방향에 초점을 맞춥니다.

D. 점곱은 단어의 문자적 중복을 계산하는 반면, 코사인 거리는 문체적 유사성을 평가합니다.

A. 모델은 마침표를 무시하고 토큰 한도에 도달할 때까지 텍스트 생성을 계속합니다.

B. 모델은 문단을 완성하기 위해 추가 문장을 생성합니다.

C. 모델은 현재 문단의 끝에 도달하면 텍스트 생성을 중단합니다.

D. 토큰 제한이 훨씬 더 높더라도 모델은 첫 번째 문장의 끝에 도달하면 텍스트 생성을 중단합니다.

A. 뒤로 물러나기 촉구

B. 생각의 사슬

C. 가장 적게-가장 많이 촉구

D. 맥락 내 학습

A. 대화이미지메모리

B. 대화버퍼메모리

C. 대화 요약 기억

D. 대화 토큰 버퍼 메모리