파운데이션 모델의 성능을 평가할 때, F1 점수는 무엇을 나타냅니까?

F1 점수는 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표로, 정밀도(precision)와 재현율(recall)의 조화 평균입니다. 정밀도는 모델이 '긍정'으로 예측한 것 중 실제로 긍정인 비율을 나타내고, 재현율은 실제 긍정인 것 중 모델이 긍정으로 올바르게 예측한 비율을 나타냅니다. F1 점수는 이 두 지표의 균형을 보여주어, 한쪽으로 치우치지 않는 모델의 전반적인 성능을 파악하는 데 유용합니다. 응답 생성 속도, 재정적 비용, 에너지 효율성은 모델의 성능 지표가 아닌 운영 또는 자원 관련 지표입니다.