모델 체크포인트 비교 시 평가 환경(Harness) 고정의 중요성

요약

LLM 개발 시 체크포인트 변경 시 프롬프트, 도구 설명, 검증기, 데이터셋이 함께 변경되면 결과 해석이 어려워지며, 이를 모델 회귀로 오인할 위험이 있다. 따라서 체크포인트와 테스트 환경(harness)은 하나의 버전화된 실험 번들로 관리해야 한다. 최근 공개된 Ling-3.0 베이스 모델은 사전 학습 단계별(final pre-training, mid-training, WSM-merged base)로 다양한 체크포인트를 제공하여 단계 선택의 중요성을 시사한다. 이들은 후속 학습(post-trained)을 거치지 않은 업스트림 시작점이므로 신중한 선택이 필요하다. 올바른 모델 비교를 위해 체크포인트 정보, 데이터셋 슬라이스, 학습 레시피, 프롬프트 템플릿, 도구 스키마 등 실험 조건을 반드시 고정해야 한다.

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