[
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        "질문": "롯데GPT가 대규모 데이터 세트를 통한 학습 외에도 모델 최적화를 통해 성능을 극대화하고 있다고 말씀하셨는데, 그 이유는 무엇인가요?",
        "답변": "그 이유는 다음과 같습니다.\n\n과적합 방지: 대규모 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시키면, 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰서 새로운 데이터에는 잘 일반화되지 않을 수 있습니다. 모델 최적화를 통해 이를 방지할 수 있습니다.\n\n계산 자원 절감: 모델 최적화를 통해 모델의 크기와 복잡도를 줄일 수 있어 계산 자원을 절약할 수 있습니다.\n\n성능 향상: 모델 최적화를 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 특히 정확도, 선형성, 속도 등의 면에서 개선될 수 있습니다.\n\n해석 가능성 증가: 모델 최적화를 통해 모델이 더욱 간결하고 해석 가능해져서 전문가들과 협업하기 쉬워집니다.\n\n일반화 능력 강화: 모델 최적화를 통해 모델이 새로운 데이터에도 잘 일반화되도록 할 수 있어 실제 적용 시 성능을 극대화할 수 있습니다.\n\n이처럼 모델 최적화는 대규모 데이터 세트 학습만큼이나 중요하며, 이를 통해 롯데GPT의 성능을 극대화하고 있습니다.",
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