pathcosmos somebody-to-love commited on
Commit
82f9dc5
Β·
1 Parent(s): 3d85abb

Upload eval_reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md with huggingface_hub (#48)

Browse files

- Upload eval_reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md with huggingface_hub (6a4b45af11e2778ba9612e516475e2ab02bfe351)


Co-authored-by: pathcosmos <somebody-to-love@users.noreply.huggingface.co>

eval_reports/2026-03-09_ORPO_EVALUATION_REPORT.md ADDED
@@ -0,0 +1,236 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # FRANKENSTALLM 3B ORPO λͺ¨λΈ μ’…ν•© 평가 λ³΄κ³ μ„œ
2
+
3
+ - **평가 μΌμ‹œ**: 2026-03-09 07:29:13
4
+ - **비ꡐ λŒ€μƒ**: Base β†’ SFT β†’ ORPO
5
+ - **총 μ†Œμš” μ‹œκ°„**: 41m 11s
6
+ - **κ²°κ³Ό 디렉토리**: eval/outputs/3b_orpo_eval_20260309_0607
7
+
8
+ ## 1. Executive Summary
9
+
10
+ | # | 평가 차원 | κ²°κ³Ό | 상세 |
11
+ |---|----------|------|------|
12
+ | 1 | 차원 1: Perplexity (지식 보쑴) | **PASS** | μ΅œλŒ€ forgetting 4.1% (μž„κ³„κ°’ 15.0%) |
13
+ | 2 | 차원 2: 생성 ν’ˆμ§ˆ | **FAIL** | 반볡λ₯  30.89% (λͺ©ν‘œ <5%), EOS 67% (λͺ©ν‘œ >90%) |
14
+ | 3 | 차원 3: ν•œκ΅­μ–΄ 벀치마크 | **FAIL** | KoBEST 평균 52.75% (λͺ©ν‘œ >55%) |
15
+ | 4 | 차원 4: μ˜μ–΄ 벀치마크 | **FAIL** | hellaswag=27.9%, arc_easy=36.0%, arc_challenge=17.9%... |
16
+ | 5 | 차원 5: Calibration | **PASS** | Top-1 67.99% (λͺ©ν‘œ β‰₯65%) |
17
+ | 6 | 차원 6: SFT Chat λŠ₯λ ₯ | **PASS** | EOS μ’…λ£Œμœ¨ 67%, 생성 μƒ˜ν”Œ μˆ˜λ™ κ²€ν†  ν•„μš” |
18
+ | 7 | ORPO-1: Preference Accuracy | **PASS** | μ΅œμ’… 76.02% (λͺ©ν‘œ > 65%) |
19
+ | 8 | ORPO-2: Reward Margins | **PASS** | μ΅œμ’… 0.6100 (λͺ©ν‘œ > 0.1) |
20
+ | 9 | ORPO-3: Parameter Sensitivity | **PASS** | rep_penalty=1.0 μ‹œ 3-gram rep=0.64% (λͺ©ν‘œ < 5%) |
21
+ | 10 | ORPO-4: SFTβ†’ORPO κ°œμ„  | **PASS** | 반볡λ₯  72.97%β†’30.89% (↓), EOS 60%β†’67% (↑) |
22
+
23
+ **μ’…ν•©**: 7/10 차원 톡과
24
+
25
+ **μ •λŸ‰ μŠ€μ½”μ–΄**: 63.7/100
26
+
27
+ **μ΅œμ’… νŒμ •**: **RETRY**
28
+
29
+
30
+ ## 2. ν•™μŠ΅ 곑선 뢄석
31
+
32
+ ### Training / Eval Loss
33
+
34
+ | Step | Train Loss | Eval Loss | Pref Accuracy | Reward Margin |
35
+ |------|-----------|-----------|---------------|---------------|
36
+ | 1000 | N/A | 1.7910 | 0.6678 | 0.1066 |
37
+ | 2000 | N/A | 1.7130 | 0.7010 | 0.2933 |
38
+ | 3000 | N/A | 1.6810 | 0.7189 | 0.3717 |
39
+ | 4000 | N/A | 1.6580 | 0.7361 | 0.4536 |
40
+ | 5000 | N/A | 1.6450 | 0.7467 | 0.5027 |
41
+ | 6000 | N/A | 1.6380 | 0.7511 | 0.5436 |
42
+ | 7000 | N/A | 1.6330 | 0.7539 | 0.5624 |
43
+ | 8000 | N/A | 1.6300 | 0.7558 | 0.5864 |
44
+ | 9000 | N/A | 1.6280 | 0.7568 | 0.5904 |
45
+ | 9997 | N/A | 1.6260 | 0.7594 | 0.6039 |
46
+ | 11001 | N/A | 1.6260 | 0.7590 | 0.6052 |
47
+ | 12005 | N/A | 1.6250 | 0.7598 | 0.6087 |
48
+ | 12999 | N/A | 1.6250 | 0.7599 | 0.6089 |
49
+ | 14002 | N/A | 1.6250 | 0.7600 | 0.6072 |
50
+ | 14996 | N/A | 1.6250 | 0.7601 | 0.6087 |
51
+ | 16000 | N/A | 1.6250 | 0.7605 | 0.6100 |
52
+ | 17004 | N/A | 1.6250 | 0.7606 | 0.6093 |
53
+ | 17997 | N/A | 1.6250 | 0.7601 | 0.6093 |
54
+ | 19001 | N/A | 1.6250 | 0.7602 | 0.6100 |
55
+
56
+ ### ν•™μŠ΅ 곑선 μš”μ•½
57
+
58
+ - **Eval Loss**: 1.7910 β†’ 1.6250
59
+ - **μ΅œμ’… Preference Accuracy**: 76.02%
60
+ - **μ΅œμ’… Reward Margin**: 0.6100
61
+
62
+ ## 3. Perplexity 비ꡐ (지식 보쑴)
63
+
64
+ | 데이터셋 | Base PPL | SFT PPL | ORPO PPL | SFT Forgetting | ORPO Forgetting |
65
+ |---------|---------|---------|---------|----------------|-----------------|
66
+ | 3b | 5.2263 | 5.2529 | 5.3222 | +0.5% | +1.8% |
67
+ | cc100_ko | 21.7820 | 21.8072 | 22.0415 | +0.1% | +1.2% |
68
+ | cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 3.1581 | 3.1634 | +0.3% | +0.5% |
69
+ | cosmo_khanacademy | 2.9322 | 2.9390 | 2.9485 | +0.2% | +0.6% |
70
+ | cosmo_openstax | 3.8673 | 3.8805 | 3.8896 | +0.3% | +0.6% |
71
+ | cosmo_stanford | 3.3624 | 3.3742 | 3.3807 | +0.4% | +0.5% |
72
+ | cosmo_stories | 3.9552 | 3.9668 | 3.9687 | +0.3% | +0.3% |
73
+ | cosmo_web_v2 | 4.1664 | 4.1799 | 4.1852 | +0.3% | +0.5% |
74
+ | cosmo_wikihow | 3.3097 | 3.3201 | 3.3260 | +0.3% | +0.5% |
75
+ | hplt_ko | 2.4028 | 2.4121 | 2.4477 | +0.4% | +1.9% |
76
+ | korean | 7.0155 | 7.0714 | 7.2203 | +0.8% | +2.9% |
77
+ | korean_c4 | 5.7173 | 5.7617 | 5.8745 | +0.8% | +2.7% |
78
+ | korean_namuwiki | 25.8814 | 26.1185 | 26.9307 | +0.9% | +4.1% |
79
+ | korean_wiki | 11.8359 | 11.9394 | 12.2108 | +0.9% | +3.2% |
80
+ | mathpile | 2.7244 | 2.7286 | 2.7315 | +0.2% | +0.3% |
81
+ | namuwiki_2023b | 18.9170 | 18.9672 | 19.0191 | +0.3% | +0.5% |
82
+ | open_web_math | 6.9264 | 6.9422 | 6.9668 | +0.2% | +0.6% |
83
+ | val | 18.3046 | 18.3195 | 18.4256 | +0.1% | +0.7% |
84
+ | wikipedia_ko | 10.7059 | 10.7399 | 10.8055 | +0.3% | +0.9% |
85
+
86
+ ## 4. 생성 ν’ˆμ§ˆ 비ꡐ
87
+
88
+ | μ§€ν‘œ | Base | SFT | ORPO | SFTβ†’ORPO λ³€ν™” |
89
+ |------|------|-----|------|---------------|
90
+ | Greedy 3-gram 반볡λ₯  | 72.75% | 72.97% | 30.89% | -42.1pp |
91
+ | Greedy 4-gram 반볡λ₯  | 70.78% | 71.83% | 27.01% | -44.8pp |
92
+ | EOS μ’…λ£Œμœ¨ | 0.00% | 60.00% | 66.67% | +6.7pp |
93
+
94
+ ## 5. ν•œκ΅­μ–΄ 벀치마크
95
+
96
+ ### KoBEST (0-shot)
97
+
98
+ | νƒœμŠ€ν¬ | Base | SFT | ORPO | Baseβ†’ORPO |
99
+ |--------|------|-----|------|-----------|
100
+ | kobest_boolq | 50.28% | 50.14% | 50.57% | +0.3pp |
101
+ | kobest_copa | 49.30% | 48.60% | 63.90% | +14.6pp |
102
+ | kobest_hellaswag | 21.60% | 19.80% | 38.00% | +16.4pp |
103
+ | kobest_sentineg | 48.61% | 49.12% | 62.47% | +13.9pp |
104
+ | kobest_wic | 48.65% | 48.65% | 48.81% | +0.2pp |
105
+ | **평균** | **43.69%** | **43.26%** | **52.75%** | **+9.1pp** |
106
+
107
+ ### HAE-RAE (0-shot)
108
+
109
+ - Base: 19.71% β†’ SFT: 19.89% β†’ ORPO: 21.81%
110
+
111
+ ### MMLU-KO (0-shot)
112
+
113
+ - Base: 22.75% β†’ SFT: 26.00% β†’ ORPO: 24.50%
114
+
115
+ ## 6. μ˜μ–΄ 벀치마크
116
+
117
+ | νƒœμŠ€ν¬ | Base | SFT | ORPO | Baseβ†’ORPO |
118
+ |--------|------|-----|------|-----------|
119
+ | hellaswag | 26.15% | 26.07% | 29.20% | +3.0pp |
120
+ | arc_easy | 25.63% | 25.93% | 36.03% | +10.4pp |
121
+ | arc_challenge | 27.90% | 27.56% | 22.61% | -5.3pp |
122
+ | winogrande | 50.59% | 50.75% | 50.99% | +0.4pp |
123
+ | piqa | 52.50% | 52.61% | 59.85% | +7.3pp |
124
+ | MMLU-EN 평균 | 25.81% | 25.72% | 23.26% | -2.6pp |
125
+
126
+ ## 7. Calibration 비ꡐ
127
+
128
+ | μ§€ν‘œ | Base | SFT | ORPO |
129
+ |------|------|-----|------|
130
+ | Top-1 Accuracy | 0.6875 | 0.6859 | 0.6799 |
131
+ | Top-5 Accuracy | 0.8164 | 0.8155 | 0.8133 |
132
+ | Top-10 Accuracy | 0.8593 | 0.8579 | 0.8563 |
133
+
134
+ ## 8. ORPO 고유 μ§€ν‘œ
135
+
136
+ - **μ΅œμ’… Preference Accuracy**: 76.02%
137
+ - **μ΅œμ’… Reward Margins**: 0.6100
138
+ - **Parameter Sensitivity**: rep_penalty=1.0 β†’ 3-gram rep=0.64% (λͺ©ν‘œ < 5%) β†’ PASS
139
+
140
+ ## 9. 반볡λ₯  κ·Έλ¦¬λ“œ μ„œμΉ˜
141
+
142
+ | μ„€μ • | Temp | Rep Pen | 3-gram | 4-gram | EOS Rate | Avg Tokens |
143
+ |------|------|---------|--------|--------|----------|-----------|
144
+ | t0.7_rep1.2 | 0.70 | 1.20 | 0.0000 | 0.0000 | 1.0000 | 189.2 | **← best**
145
+ | t0.9_rep1.1 | 0.90 | 1.10 | 0.0000 | 0.0000 | 0.2000 | 213.0 |
146
+ | t0.9_rep1.2 | 0.90 | 1.20 | 0.0000 | 0.0000 | 0.6000 | 200.0 |
147
+ | t1.0_rep1.1 | 1.00 | 1.10 | 0.0000 | 0.0000 | 0.8000 | 118.4 |
148
+ | t0.5_rep1.1 | 0.50 | 1.10 | 0.0013 | 0.0000 | 0.6000 | 198.8 |
149
+ | t0.7_rep1.1 | 0.70 | 1.10 | 0.0017 | 0.0000 | 0.6000 | 177.0 |
150
+ | t0.7_rep1.3 | 0.70 | 1.30 | 0.0017 | 0.0000 | 1.0000 | 131.4 |
151
+ | t1.0 | 1.00 | 1.00 | 0.0064 | 0.0024 | 1.0000 | 136.8 |
152
+ | t0.9 | 0.90 | 1.00 | 0.0376 | 0.0228 | 0.8000 | 150.2 |
153
+ | t0.7 | 0.70 | 1.00 | 0.0789 | 0.0394 | 0.8000 | 196.2 |
154
+ | t0.5 | 0.50 | 1.00 | 0.0843 | 0.0620 | 0.8000 | 119.0 |
155
+ | greedy | 0.00 | 1.00 | 0.3157 | 0.2901 | 0.4000 | 173.2 |
156
+
157
+ ## 10. 생성 μƒ˜ν”Œ
158
+
159
+ ### ORPO Greedy 생성 μƒ˜ν”Œ
160
+
161
+ **[1]** `λŒ€ν•œλ―Όκ΅­μ˜ μˆ˜λ„λŠ”`
162
+ > λŒ€ν•œλ―Όκ΅­μ€ μ„œμšΈμ„ μˆ˜λ„λ‘œ ν•˜λŠ” λŒ€ν•œλ―Όκ΅­μ˜ μˆ˜λ„μž…λ‹ˆλ‹€. μ„œμšΈμ€ λŒ€ν•œλ―Όκ΅­μ˜ μˆ˜λ„μ΄λ©°, λŒ€ν•œλ―Όκ΅­μ˜ μˆ˜λ„μž…λ‹ˆλ‹€.
163
+ > *EOS=True, 3gram_rep=0.00%, tokens=22*
164
+
165
+ **[2]** `인곡지λŠ₯μ΄λž€`
166
+ > 인곡지λŠ₯(AI)은 컴퓨터가 μΈκ°„μ˜ μ§€λŠ₯을 λͺ¨λ°©ν•˜λ„둝 μ„€κ³„λœ 인곡 μ§€λŠ₯의 ν•˜μœ„ μ§‘ν•©μž…λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” 컴퓨터가 인간과 같은 λ°©μ‹μœΌλ‘œ μƒκ°ν•˜κ³ , 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κ³ , μ˜μ‚¬ 결정을 내릴 수 μžˆλ„λ‘ ν•˜λŠ” 컴퓨터 μ‹œμŠ€ν…œμ˜ ν•˜μœ„ μ§‘ν•©μž…λ‹ˆλ‹€. 인곡지λŠ₯은 컴퓨터가 인간과 같은 λ°©μ‹μœΌλ‘œ μƒκ°ν•˜κ³ , 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κ³ , μ˜μ‚¬ 결정을 내릴 수 μžˆλ„λ‘ ν•˜λŠ” 데 도움이 λ˜λŠ” μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜, 데이터 ꡬ쑰, μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄λ₯Ό κ°œλ°œν•©λ‹ˆλ‹€.
167
+ > *EOS=True, 3gram_rep=22.92%, tokens=76*
168
+
169
+ **[3]** `ν•œκ΅­μ˜ 전톡 μŒμ‹ μ€‘μ—μ„œ`
170
+ > ν•œκ΅­μ˜ 전톡 μŒμ‹ 쀑 λͺ‡ κ°€μ§€λ₯Ό μ†Œκ°œν•΄ λ“œλ¦΄κ²Œμš”:1. **κΉ€μΉ˜**: ν•œκ΅­μ˜ κΉ€μΉ˜λŠ” ν•œκ΅­μ˜ 전톡 발효 μ‹ν’ˆμœΌλ‘œ, κΉ€μΉ˜λ₯Ό λ‹΄κ·ΈλŠ” 방법과 κΉ€μΉ˜λ₯Ό λ§Œλ“œλŠ” 방법에 따라 λ‹€μ–‘ν•œ μ’…λ₯˜κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 일반적으둜 κΉ€μΉ˜λŠ” 무, λ°°μΆ”, κ³ μΆ”, 마늘, 생강, 파, 고좔씨, 고좔씨 기름, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, 마늘 가루, 생강 가루, 파, 마늘 가루, 생강 가루, 파, 고좔씨 기름, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕, μ‹μ΄ˆ, μ†ŒκΈˆ, 섀탕,
171
+ > *EOS=False, 3gram_rep=58.97%, tokens=256*
172
+
173
+ **[4]** `지ꡬ μ˜¨λ‚œν™”μ˜ μ£Όμš” 원인은`
174
+ > 지ꡬ μ˜¨λ‚œν™”μ˜ μ£Όμš” 원인은 μ—¬λŸ¬ κ°€μ§€κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ μ£Όμš” 원인 쀑 μΌλΆ€μž…λ‹ˆλ‹€:1. 화석 μ—°λ£Œ μ—°μ†Œ: 화석 μ—°λ£ŒλŠ” μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€μ΄λ©°, μ΄λŠ” 지ꡬ μ˜¨λ‚œν™”μ˜ μ£Όμš” 원인 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€. 화석 μ—°λ£Œ μ—°μ†ŒλŠ” μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€λ₯Ό λŒ€κΈ° μ€‘μœΌλ‘œ λ°©μΆœν•˜μ—¬ 지ꡬ μ˜¨λ„λ₯Ό μƒμŠΉμ‹œν‚΅λ‹ˆλ‹€.2. μ‚°λ¦Ό λ²Œμ±„: μ‚°λ¦Ό λ²Œμ±„λŠ” μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€ 배좜의 μ£Όμš” 원인 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€. μ‚°λ¦Ό λ²Œμ±„λŠ” 산림을 λ²Œμ±„ν•˜μ—¬ μ΄μ‚°ν™”νƒ„μ†Œμ™€ 기타 μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€λ₯Ό λŒ€κΈ° μ€‘μœΌλ‘œ λ°©μΆœν•©λ‹ˆλ‹€.3. μ‚°μ—… ν™œλ™: μ‚°μ—… ν™œλ™μ€ μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€ 배좜의 μ£Όμš” 원인 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€. μ‚°μ—… ν™œλ™μœΌλ‘œ μΈν•œ μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€ λ°°μΆœμ€ 지ꡬ μ˜¨λ‚œν™”μ˜ μ£Όμš” 원인 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€.4. μ‚Όλ¦Ό λ²Œμ±„: μ‚Όλ¦Ό λ²Œμ±„λŠ” μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€ 배좜의 μ£Όμš” 원인 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€. μ‚Όλ¦Ό λ²Œμ±„λŠ” 삼림을 λ²Œμ±„ν•˜μ—¬ μ΄μ‚°ν™”νƒ„μ†Œμ™€ 기타 μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€λ₯Ό λŒ€κΈ° μ€‘μœΌλ‘œ λ°©μΆœν•©λ‹ˆλ‹€.5. μ‚Όλ¦Ό λ²Œμ±„μ— λŒ€ν•œ 규제: μ‚Όλ¦Ό λ²Œμ±„μ— λŒ€ν•œ κ·œμ œλŠ” μ˜¨μ‹€κ°€μŠ€ λ°°μΆœμ„ μ€„μ΄λŠ” 데 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, μ‚°λ¦Ό λ²Œμ±„μ— λŒ€ν•œ κ·œμ œλŠ” μ‚°λ¦Ό λ²Œμ±„μ˜ 영ν–₯을 λ°›λŠ” ν† μ§€μ˜ 면적을
175
+ > *EOS=False, 3gram_rep=22.73%, tokens=256*
176
+
177
+ **[5]** `ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ°μ„ 배우렀면`
178
+ > ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ°μ„ λ°°μš°λŠ” 것은 ν₯λ―Έλ‘­κ³  도전적인 κ²½ν—˜μ΄ 될 수 μžˆμ§€λ§Œ, ν•™μŠ΅μ„ μ‹œμž‘ν•˜κΈ° 전에 κ³ λ €ν•΄μ•Ό ν•  λͺ‡ κ°€μ§€ 사항이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:1. ν•™μŠ΅ λͺ©ν‘œ: ν”„λ‘œκ·Έλž˜οΏ½οΏ½μ„ 처음 μ ‘ν•˜λŠ” 경우, ν•™μŠ΅ λͺ©ν‘œμ™€ λ‹¬μ„±ν•˜κ³ μž ν•˜λŠ” λͺ©ν‘œλ₯Ό λͺ…ν™•ν•˜κ²Œ μ •μ˜ν•˜λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ°μ˜ κΈ°λ³Έ 사항을 배우고 μ‹ΆμœΌμ‹ κ°€μš”, μ•„λ‹ˆλ©΄ 더 κ³ κΈ‰ 주제λ₯Ό 배우고 μ‹ΆμœΌμ‹ κ°€μš”? ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ°μ˜ κΈ°λ³Έ 사항을 μ΄ν•΄ν•˜λ©΄ 더 깊이 μžˆλŠ” ν•™μŠ΅μ„ ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. ν•™μŠ΅ 속도: ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ°μ„ λ°°μš°λŠ” λ°λŠ” μ‹œκ°„μ΄ 걸릴 수 있으며, ν•™μŠ΅ μ†λ„λŠ” ν•™μŠ΅ 속도에 영ν–₯을 λ―ΈμΉ  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν•™μŠ΅ 속도λ₯Ό 높이렀면 ν•™μŠ΅ 자료λ₯Ό 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더
179
+ > *EOS=False, 3gram_rep=53.25%, tokens=256*
180
+
181
+ **[6]** `μ‘°μ„ μ‹œλŒ€μ—λŠ”`
182
+ > μ‘°μ„ μ‹œλŒ€μ—λŠ” λ‹€μ–‘ν•œ μ‚¬νšŒ 계측이 μ‘΄μž¬ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ μ‘°μ„ μ‹œλŒ€μ˜ μ‚¬νšŒ 계측에 λŒ€ν•œ λͺ‡ κ°€μ§€ μ£Όμš” μ‚¬ν•­μž…λ‹ˆλ‹€:1. μ–‘λ°˜: μ‘°μ„ μ‹œλŒ€μ—λŠ” μ–‘λ°˜μ΄ κ°€μž₯ 높은 κ³„μΈ΅μ΄μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ–‘λ°˜μ€ 주둜 토지와 λ…ΈλΉ„λ₯Ό μ†Œμœ ν•˜κ³ , 토지와 λ…ΈλΉ„λ₯Ό 톡해 λΆ€λ₯Ό μΆ•μ ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ μ–‘λ°˜μ€ 관직에 μ§„μΆœν•˜μ—¬ κ΄€λ£Œλ‘œ ν™œλ™ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. 쀑인: 쀑인은 주둜 토지와 λ…ΈλΉ„λ₯Ό μ†Œμœ ν•˜κ³ , 관직에 μ§„μΆœν•˜μ—¬ κ΄€λ£Œλ‘œ ν™œλ™ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 그듀은 주둜 상업과 무역에 μ’…μ‚¬ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. 상민: 상민은 주둜 토지와 λ…ΈλΉ„λ₯Ό μ†Œμœ ν•˜κ³ , 관직에 μ§„μΆœν•˜μ—¬ κ΄€λ£Œλ‘œ ν™œλ™ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 그듀은 주둜 상업과 무역에 μ’…μ‚¬ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.4. 천민: μ²œλ―Όμ€ 주둜 토지와 λ…ΈλΉ„λ₯Ό μ†Œμœ ν•˜κ³ , 관직에 μ§„μΆœν•˜μ—¬ κ΄€λ£Œλ‘œ ν™œλ™ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 그듀은 주둜 농업과 상업에 μ’…μ‚¬ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.5. 천민: μ²œλ―Όμ€ 주둜 토지와 λ…ΈλΉ„λ₯Ό μ†Œμœ ν•˜κ³ , 관직에 μ§„μΆœν•˜μ—¬ κ΄€λ£Œλ‘œ ν™œλ™ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 그듀은 주둜 농업과 상업에 μ’…μ‚¬ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
183
+ > *EOS=True, 3gram_rep=35.11%, tokens=192*
184
+
185
+ **[7]** `λ¬Όλ¦¬ν•™μ—μ„œ μ—λ„ˆμ§€λž€`
186
+ > λ¬Όλ¦¬ν•™μ—μ„œ μ—λ„ˆμ§€λŠ” 물체의 μš΄λ™, μ—λ„ˆμ§€μ˜ λ³€ν™”, λ˜λŠ” μ—λ„ˆμ§€μ˜ 양을 λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” 양을 λ§ν•©λ‹ˆλ‹€. μ—λ„ˆμ§€λŠ” 물체의 μš΄λ™, μ—λ„ˆμ§€μ˜ λ³€ν™”, λ˜λŠ” μ—λ„ˆμ§€μ˜ 양을 λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” 양을 μΈ‘μ •ν•˜λŠ” μ–‘μž…λ‹ˆλ‹€. μ—λ„ˆμ§€λŠ” 물체의 μš΄λ™, μ—λ„ˆμ§€μ˜ λ³€ν™”, λ˜λŠ” μ—λ„ˆμ§€μ˜ 양을 μΈ‘μ •ν•˜λŠ” μ–‘μž…λ‹ˆλ‹€.
187
+ > *EOS=True, 3gram_rep=46.88%, tokens=67*
188
+
189
+ **[8]** `ν•œκ΅­μ–΄λŠ” μ„Έκ³„μ—μ„œ`
190
+ > ν•œκ΅­μ–΄λŠ” μ„Έκ³„μ—μ„œ κ°€μž₯ 널리 μ‚¬μš©λ˜λŠ” μ–Έμ–΄ 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€. ν•œκ΅­μ–΄λŠ” ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ„ μœ„ν•΄ λ§Œλ“€μ–΄μ§„ 언어이며, ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ€ ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό λͺ¨κ΅­μ–΄λ‘œ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€λ³΄λ‹€ 더 λ§Žμ€ μ‹œκ°„μ„ ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό 배우고 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν•œκ΅­μ–΄λŠ” ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ„ μœ„ν•΄ λ§Œλ“€μ–΄μ§„ 언어이며, ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€μ€ ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό λͺ¨κ΅­μ–΄λ‘œ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€λ³΄λ‹€ 더 λ§Žμ€ μ‹œκ°„μ„ ν•œκ΅­μ–΄λ₯Ό 배우고 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
191
+ > *EOS=True, 3gram_rep=40.00%, tokens=76*
192
+
193
+ **[9]** `경제 μ„±μž₯을 μœ„ν•΄μ„œλŠ”`
194
+ > 경제 μ„±μž₯을 μœ„ν•΄μ„œλŠ” μ—¬λŸ¬ κ°€μ§€ 방법이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ λͺ‡ κ°€μ§€ μ£Όμš” λ°©λ²•μž…λ‹ˆλ‹€:1. μ •λΆ€ μ§€μΆœ 증가: μ •λΆ€ μ§€μΆœμ€ 경제 μ„±μž₯을 μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€. μ •λΆ€λŠ” 경제 μ„±μž₯을 μ΄‰μ§„ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ λ‹€μ–‘ν•œ 정책을 μ‹œν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, μ„ΈκΈˆ 감면, 보쑰금 제곡, μ„ΈκΈˆ 감면 등이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. κΈ°μ—… 투자 촉진: 기업은 μƒˆλ‘œμš΄ 산업을 μ°½μΆœν•˜κ³  μƒˆλ‘œμš΄ 일자리λ₯Ό μ°½μΆœν•˜λ©° 경제 μ„±μž₯을 μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€. 기업은 μƒˆλ‘œμš΄ μ œν’ˆκ³Ό μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό κ°œλ°œν•˜κ³ , μƒˆλ‘œμš΄ μ‹œμž₯을 κ°œμ²™ν•˜λ©°, μƒˆλ‘œμš΄ μ‹œμž₯을 κ°œμ²™ν•˜λŠ” 데 νˆ¬μžν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. 기술 ν˜μ‹  촉진: 기술 ν˜μ‹ μ€ 경제 μ„±μž₯을 μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€. μƒˆλ‘œμš΄ 기술 개발, μƒˆλ‘œμš΄ μ œν’ˆ 개발, μƒˆλ‘œμš΄ μ‹œμž₯ κ°œμ²™ 등이 경제 μ„±μž₯을 μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.4. 규제 μ™„ν™”: κ·œμ œλŠ” 경제 μ„±μž₯을 μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€. μ •λΆ€λŠ” μƒˆλ‘œμš΄ 규제λ₯Ό λ„μž…ν•˜κ³ , μƒˆλ‘œμš΄ 정책을 μ‹œν–‰ν•˜λ©°, μƒˆλ‘œμš΄ 산업을 μœ‘μ„±ν•  수 있슡
195
+ > *EOS=False, 3gram_rep=27.33%, tokens=256*
196
+
197
+ **[10]** `우주 νƒμ‚¬μ˜ 역사λ₯Ό 보면`
198
+ > 우주 νƒμ‚¬μ˜ μ—­μ‚¬λŠ” μ˜€λž˜λ˜μ—ˆμœΌλ©°, κ·Έ μ—­μ‚¬λŠ” 맀우 λ‹€μ–‘ν•©λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ 우주 νƒμ‚¬μ˜ μ£Όμš” μ‹œλŒ€μ™€ κ·Έ μ£Όμš” μ‚¬κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€:1. 초기 우주 탐사:1960λ…„λŒ€μ™€ 1970λ…„λŒ€μ— 우주 탐사가 μ‹œμž‘λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹œκΈ°μ—λŠ” 우주 탐사선이 λ°œμ‚¬λ˜μ–΄ 지ꡬ ꢀ도에 μ§„μž…ν•˜κ³ , μš°μ£Όμ„ μ΄ μ§€κ΅¬λ‘œ κ·€ν™˜ν•˜λŠ” λ“± 우주 탐사가 μ‹œμž‘λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. 우주 νƒμ‚¬μ˜ λ°œμ „:1980λ…„λŒ€μ™€ 1990λ…„λŒ€μ—λŠ” 우주 탐사가 λ”μš± λ°œμ „ν•˜μ—¬ 우주 탐사 μž„λ¬΄κ°€ λ”μš± λ‹€μ–‘ν•΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹œκΈ°μ—λŠ” 우주 탐사선이 λ°œμ‚¬λ˜μ–΄ 지ꡬ ꢀ도에 μ§„μž…ν•˜κ³ , μš°μ£Όμ„ μ΄ μ§€κ΅¬λ‘œ κ·€ν™˜ν•˜λŠ” λ“± 우주 탐사가 λ”μš± λ°œμ „ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. 우주 νƒμ‚¬μ˜ μ ˆμ •:1990λ…„λŒ€μ—λŠ” 우주 탐사가 μ ˆμ •μ— λ‹¬ν•˜μ—¬ 우주 탐사 μž„λ¬΄κ°€ λ”μš± λ‹€μ–‘ν•΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹œκΈ°μ—λŠ” 우주 탐사선이 λ°œμ‚¬λ˜μ–΄ 지ꡬ ꢀ도에 μ§„μž…ν•˜κ³ , μš°μ£Όμ„ μ΄ μ§€κ΅¬λ‘œ κ·€ν™˜ν•˜λŠ” λ“± 우주 탐사가 λ”μš± λ°œμ „ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.4. 우주 νƒμ‚¬μ˜ 쇠퇴:2000λ…„λŒ€μ™€ 2010λ…„λŒ€μ—λŠ” 우주 탐사가 μ‡ ν‡΄ν•˜μ—¬ 우주 탐사 μž„λ¬΄κ°€ 더 이상 μ‘΄μž¬ν•˜μ§€ μ•Šκ²Œ λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
199
+ > *EOS=True, 3gram_rep=31.20%, tokens=223*
200
+
201
+ **[11]** `λ¨Έμ‹ λŸ¬λ‹κ³Ό λ”₯λŸ¬λ‹μ˜ μ°¨μ΄λŠ”`
202
+ > λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹κ³Ό λ”₯ λŸ¬λ‹μ€ λͺ¨λ‘ 인곡 μ§€λŠ₯의 ν•˜μœ„ μ§‘ν•©μ΄μ§€λ§Œ, κ·Έ μ •μ˜μ™€ 적용 λΆ„μ•Όμ—λŠ” 차이가 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹μ€ 컴퓨터가 데이터λ₯Ό 톡해 ν•™μŠ΅ν•˜κ³  μ˜ˆμΈ‘μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ˜λŠ” 인곡 μ§€λŠ₯의 ν•œ μœ ν˜•μž…λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” λ°μ΄ν„°μ—μ„œ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  νŒ¨ν„΄μ„ μ‹λ³„ν•˜λŠ” 데 쀑점을 λ‘” λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹μ˜ ν•˜μœ„ μ§‘ν•©μž…λ‹ˆλ‹€. λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹μ€ λ°μ΄ν„°μ—μ„œ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  μ˜ˆμΈ‘μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ˜λŠ” μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜κ³Ό λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ ν•™μŠ΅ν•  수 μžˆλŠ” λ°μ΄ν„°μ˜ μœ ν˜•μž…λ‹ˆλ‹€.λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹μ€ 일반적으둜 λ°μ΄ν„°μ—μ„œ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  νŒ¨ν„΄μ„ μ‹λ³„ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ˜λŠ” μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜κ³Ό λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ ν•™μŠ΅ν•  수 μžˆλŠ” λ°μ΄ν„°μ˜ μœ ν˜•μž…λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹μ€ 지도 ν•™μŠ΅, 비지도 ν•™μŠ΅, κ°•ν™” ν•™μŠ΅μ˜ μ„Έ κ°€μ§€ μ£Όμš” μœ ν˜•μœΌλ‘œ λΆ„λ₯˜ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 지도 ν•™μŠ΅μ€ 지도 ν•™μŠ΅μ΄λΌκ³ λ„ ν•˜λ©°, λ°μ΄ν„°μ—μ„œ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  νŒ¨ν„΄μ„ μ‹λ³„ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ˜λŠ” μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜κ³Ό λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ ν•™μŠ΅ν•  수 μžˆλŠ” λ°μ΄ν„°μ˜ μœ ν˜•μž…λ‹ˆλ‹€. 비지도 ν•™μŠ΅μ€ 지도 ν•™μŠ΅κ³Ό μœ μ‚¬ν•˜μ§€λ§Œ, λ°μ΄ν„°μ—μ„œ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  νŒ¨ν„΄μ„ μ‹λ³„ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ˜λŠ”
203
+ > *EOS=True, 3gram_rep=35.42%, tokens=232*
204
+
205
+ **[12]** `ν•œκ΅­ λ¬Έν•™μ˜ λŒ€ν‘œμ μΈ μž‘ν’ˆμœΌλ‘œλŠ”`
206
+ > ν•œκ΅­ λ¬Έν•™μ˜ λŒ€ν‘œμ μΈ μž‘ν’ˆμœΌλ‘œλŠ” λ‹€μŒκ³Ό 같은 것듀이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:1. **μœ€λ™μ£Ό μ‹œμΈμ˜ 'μ„œμ‹œ'**: μœ€λ™μ£Ό μ‹œμΈμ˜ μ‹œλŠ” ν•œκ΅­ λ¬Έν•™μ˜ λŒ€ν‘œμž‘μœΌλ‘œ, 그의 μ‹œλŠ” ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€ λ¬Έν•™μ˜ λ°œμ „μ— 큰 영ν–₯을 λ―Έμ³€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. **κΉ€μˆ˜μ˜ μ‹œμΈμ˜ 'ν’€'**: κΉ€μΆ˜μˆ˜μ˜ μ‹œ 'ν’€'은 ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€μ‹œμ˜ λŒ€ν‘œμž‘μœΌλ‘œ, 그의 μ‹œλŠ” ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€ λ¬Έν•™μ˜ λ°œμ „μ— 큰 영ν–₯을 λ―Έμ³€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. **κΉ€μˆ˜μ˜ μ‹œμΈμ˜ 'ν’€'**: κΉ€μΆ˜μˆ˜μ˜ μ‹œ 'ν’€'은 ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€μ‹œμ˜ λŒ€ν‘œμž‘μœΌλ‘œ, 그의 μ‹œλŠ” ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€ λ¬Έν•™μ˜ λ°œμ „μ— 큰 영ν–₯을 λ―Έμ³€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.4. **κΉ€μˆ˜μ˜ μ‹œμΈμ˜ 'ν’€'**: κΉ€μΆ˜μˆ˜μ˜ μ‹œ 'ν’€'은 ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€μ‹œμ˜ λŒ€ν‘œμž‘μœΌλ‘œ, 그의 μ‹œλŠ” ν•œκ΅­ ν˜„λŒ€ λ¬Έν•™μ˜ λ°œμ „μ— 큰 영ν–₯을 λ―Έμ³€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
207
+ > *EOS=True, 3gram_rep=47.44%, tokens=177*
208
+
209
+ **[13]** `μ–‘μž μ»΄ν“¨ν„°λž€`
210
+ > μ–‘μž μ»΄ν“¨ν„°λŠ” μ–‘μž μ—­ν•™μ˜ 원리λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 정보λ₯Ό μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” μ»΄ν“¨ν„°μž…λ‹ˆλ‹€. 이 μ»΄ν“¨ν„°λŠ” μ–‘μž λΉ„νŠΈ λ˜λŠ” νλΉ„νŠΈλ‘œ μ•Œλ €μ§„ μ–‘μž λΉ„νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 정보λ₯Ό μ²˜λ¦¬ν•©λ‹ˆλ‹€. μ–‘μž μ»΄ν“¨ν„°λŠ” μ–‘μž λΉ„νŠΈμ˜ μ–‘μž 쀑첩을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 정보λ₯Ό μ €μž₯ν•˜κ³  μ‘°μž‘ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
211
+ > *EOS=True, 3gram_rep=3.23%, tokens=50*
212
+
213
+ **[14]** `κ±΄κ°•ν•œ μ‹μŠ΅κ΄€μ„ μœ„ν•΄μ„œλŠ”`
214
+ > κ±΄κ°•ν•œ μ‹μŠ΅κ΄€μ€ 개인의 건강과 웰빙에 맀우 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ κ±΄κ°•ν•œ μ‹μŠ΅κ΄€μ„ μœ„ν•΄ 따라야 ν•  λͺ‡ κ°€μ§€ νŒμž…λ‹ˆλ‹€:1. κ·œμΉ™μ μΈ 식사: 맀일 μΌμ •ν•œ μ–‘μ˜ 식사λ₯Ό μ„­μ·¨ν•˜λ©΄ 신체가 ν•„μš”ν•œ μ˜μ–‘μ†Œλ₯Ό 곡급받을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. κ·œμΉ™μ μΈ μ‹μ‚¬λŠ” 신체가 ν•„μš”ν•œ μ˜μ–‘μ†Œλ₯Ό 더 잘 ν‘μˆ˜ν•  수 μžˆλ„λ‘ λ„μ™€μ€λ‹ˆλ‹€.2. 과일과 μ±„μ†Œ: 과일과 μ±„μ†ŒλŠ” 비타민, λ―Έλ„€λž„, μ„¬μœ μ§ˆ λ“± λ‹€μ–‘ν•œ μ˜μ–‘μ†Œλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μ˜μ–‘μ†Œλ₯Ό μΆ©λΆ„νžˆ μ„­μ·¨ν•˜λ©΄ μ „λ°˜μ μΈ 건강을 κ°œμ„ ν•˜λŠ” 데 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.3. κ±΄κ°•ν•œ μ§€λ°©: 포화 μ§€λ°©κ³Ό 트랜슀 지방은 건강에 ν•΄λ‘œμšΈ 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ ν”Όν•˜μ„Έμš”. λŒ€μ‹  κ±΄κ°•ν•œ 지방을 μ„ νƒν•˜μ„Έμš”.4. 톡곑물: 톡곑물은 μ„¬μœ μ§ˆ, 비타민, λ―Έλ„€λž„μ΄ ν’λΆ€ν•˜μ—¬ κ±΄κ°•ν•œ μ†Œν™”λ₯Ό λ•μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 톡곑물을 μ„­μ·¨ν•˜λ©΄ μ†Œν™”κ°€ 더 잘 되고 더 λ§Žμ€ μ˜μ–‘μ†Œλ₯Ό μ„­μ·¨ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.5. μ €μ§€λ°© λ‹¨λ°±μ§ˆ: μ €μ§€λ°© λ‹¨λ°±μ§ˆμ€ 근윑과 뼈 건강에 ν•„μˆ˜μ μž…λ‹ˆλ‹€. μ €μ§€λ°© λ‹¨λ°±μ§ˆμ„ μ„­μ·¨ν•˜λ©΄ κ·Όμœ‘λŸ‰μ„ 늘리고 뼈 건강을 κ°œμ„ ν•˜λŠ” 데 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.6. μ €μ§€λ°© 유제
215
+ > *EOS=False, 3gram_rep=7.97%, tokens=256*
216
+
217
+ **[15]** `세계 2μ°¨ λŒ€μ „ 이후`
218
+ > 세계 2μ°¨ λŒ€μ „ 이후, 유럽과 μ•„μ‹œμ•„μ˜ λ§Žμ€ κ΅­κ°€μ—μ„œ λ‹€μ–‘ν•œ μ‚¬νšŒ, 경제, μ •μΉ˜ μ‹œμŠ€ν…œμ΄ λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ λͺ‡ κ°€μ§€ μ£Όμš” λ³€ν™”μž…λ‹ˆλ‹€:1. 경제: 유럽과 μ•„μ‹œμ•„μ˜ λ§Žμ€ κ΅­κ°€μ—μ„œ κ²½μ œλŠ” 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μœ λŸ½μ€ 산업화와 λ„μ‹œν™”κ°€ μ§„ν–‰λ˜λ©΄μ„œ κ²½μ œκ°€ 크게 μ„±μž₯ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•„μ‹œμ•„λŠ” μ—¬μ „νžˆ λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ μΌν•˜κ³  μžˆμ§€λ§Œ, λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ λ†μ΄Œμ—μ„œ λ„μ‹œλ‘œ μ΄μ£Όν•˜λ©΄μ„œ κ²½μ œκ°€ 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. μ •μΉ˜: 유럽과 μ•„μ‹œμ•„μ˜ λ§Žμ€ κ΅­κ°€μ—μ„œ μ •μΉ˜λŠ” 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μœ λŸ½μ€ λ―Όμ£Όμ£Όμ˜μ™€ 인ꢌ의 ν™•μ‚°μœΌλ‘œ 인해 μ •μΉ˜ μ‹œμŠ€ν…œμ΄ 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•„μ‹œμ•„λŠ” μ—¬μ „νžˆ λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ μΌν•˜κ³  μžˆμ§€λ§Œ, λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ λ†μ΄Œμ—μ„œ λ„μ‹œλ‘œ μ΄μ£Όν•˜λ©΄μ„œ μ •μΉ˜ μ‹œμŠ€ν…œμ΄ 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. μ‚¬νšŒ: 유럽과 μ•„μ‹œμ•„μ˜ λ§Žμ€ κ΅­κ°€μ—μ„œ μ‚¬νšŒλŠ” 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μœ λŸ½μ€ 산업화와 λ„μ‹œν™”κ°€ μ§„ν–‰λ˜λ©΄μ„œ μ‚¬νšŒκ°€ 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•„μ‹œμ•„λŠ” μ—¬μ „νžˆ λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ μΌν•˜κ³  μžˆμ§€λ§Œ, λ§Žμ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ λ†μ΄Œμ—μ„œ λ„μ‹œλ‘œ μ΄μ£Όν•˜λ©΄μ„œ μ‚¬νšŒκ°€ 크게 λ³€ν™”ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
219
+ > *EOS=True, 3gram_rep=30.84%, tokens=181*
220
+
221
+ ## 11. μ΅œμ’… νŒμ •
222
+
223
+ ### 배포 κΈ°μ€€ μΆ©μ‘± μ—¬λΆ€
224
+
225
+ | 쑰건 | κΈ°μ€€ | ν˜„μž¬ κ°’ | μΆ©μ‘± |
226
+ |------|------|---------|------|
227
+ | Greedy 3-gram 반볡λ₯  | < 5% | 30.89% | NO |
228
+ | EOS μ’…λ£Œμœ¨ | > 90% | 66.67% | NO |
229
+ | PPL Forgetting | < 5% | 4.1% | YES |
230
+ | KoBEST 평균 | >= 43% | 52.75% | YES |
231
+
232
+ **β†’ 배포 κΈ°μ€€ 미달: RETRY (ORPO μž¬ν•™μŠ΅ λ˜λŠ” ν•˜μ΄νΌνŒŒλΌλ―Έν„° μ‘°μ • ν•„μš”)**
233
+
234
+ ---
235
+
236
+ *이 λ³΄κ³ μ„œλŠ” `eval/report_generator.py::generate_three_way_report()`에 μ˜ν•΄ μžλ™ μƒμ„±λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.*