한 회사에서 파운데이션 모델을 훈련하고 있으며, 정확도를 지정된 허용 수준까지 높여야 합니다. 다음 중 어떤 조치가 이를 달성할 수 있을까요?

훈련 에포크 수를 늘리면 모델이 훈련 데이터를 더 많이 반복하여 학습하므로 패턴을 더 잘 인식하고 가중치를 최적화하여 정확도를 높일 수 있습니다. 이는 모델이 충분히 학습되지 않아 발생하는 과소적합(underfitting) 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 배치 크기를 줄이는 것은 학습 속도를 느리게 하거나 노이즈를 증가시킬 수 있지만, 항상 정확도 향상으로 이어지는 것은 아닙니다. 훈련 에포크 수를 줄이면 모델이 충분히 학습되지 않아 정확도가 낮아질 수 있습니다. 모델의 온도(temperature) 파라미터는 생성 모델의 출력 다양성을 제어하는 것으로, 정확도 향상과는 직접적인 관련이 없습니다.