사전 측정값을 절차서에 반영한다. 메타 F1 0.8750(목표 83), 표절 정밀도
0.9840(목표 97) 로 두 항목은 시험 가능 상태다. 요약은 정답셋이 없어 미측정이다.
시험 환경표를 실제 시험 서버 사양으로 바꾼다. 계획서가 No.4 를 GPU 불필요로
규정하고, 동일 시험셋을 macOS 와 시험 서버에서 돌려 정밀도·재현율·혼동행렬이
완전히 일치함을 확인했으므로 GPU 사양은 결과에 영향을 주지 않는다. 다만 No.7 은
계획서가 A100 을 명시하므로 해당 항목만 별도 협의 대상으로 남긴다.
No.3 절을 새로 쓴다. 전 차수는 저장소의 요소 추출기가 아니라 KLUE NER 토큰
분류였고, support 62,760 이 성적서와 일치해 같은 측정임을 확인했다. bert-base
로도 0.8324 로 목표를 넘지만 여유가 0.24%p 라 재학습 시 미달할 수 있어
roberta-large 를 적용한다.
요약 항목에는 남은 위험을 명시한다. 계획서는 ROUGE recall 인데 전 차수 코드는
f1 을 반환했고, 로그의 optimal_60_modification / success_rate 0.15 는 목표치에
맞춰 요약문을 수정한 흔적으로 보여 그대로 승계하기 어렵다.
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