[G1-Sync] Manual knowledge update

2026-05-10 22:08:15 +09:00
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 title: 모델 매개변수 제어 (Model Parameter Control)
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-inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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+  language: python
+  framework: openai-anthropic-vllm-comfyui
 ---

-# [[모델 매개변수 제어 (Model Parameter Control)|모델 매개변수 제어 (Model Parameter Control)]]
+# 모델 매개변수 제어 (Model Parameter Control)

-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-모델 매개변수 제어란 인공지능 이미지 생성 시 결과물의 가로세로 비율, 스타일화 정도, 다양성, 품질 등을 세밀하게 조정하기 위해 프롬프트에 추가하는 특수한 명령어 및 가중치 제어 기법을 의미합니다 [1-3]. Midjourney와 같은 플랫폼에서는 주로 하이픈 두 개(`--`)로 시작하는 명령어를 프롬프트 끝에 배치하여 사용하며, Stable Diffusion에서는 괄호와 숫자를 활용해 특정 단어의 가중치를 제어합니다 [2, 4, 5]. 이러한 매개변수들은 단순한 텍스트 묘사를 넘어, **사용자가 AI 모델의 기술적, 미학적 개입 강도를 직접 통제할 수 있게 해주는 핵심 프롬프트 작성 방법**입니다 [1, 2, 6].
+## 매 한 줄
+> **"매 parameter 는 model behavior 의 dial — temperature, top_p, top_k, seed 가 매 generation 의 character 를 결정"**. 2026년 production LLM 의 매 endpoint 가 노출하는 sampling knobs (Anthropic, OpenAI, vLLM, Ollama) + image gen 의 cfg/steps/scheduler — 매 정량적 control 의 핵심.

-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-**Midjourney의 주요 매개변수 (Parameters) 및 명령어 규칙**
-* **명령어 구조:** Midjourney의 매개변수는 항상 텍스트 프롬프트의 가장 마지막에 위치해야 하며, 쉼표 등 구두점 없이 하이픈 두 개(`--`) 뒤에 공백을 두고 작성해야 합니다 (예: `--ar 16:9`) [2, 7]. 
-* **화면 비율 및 모델 버전 제어:** `--ar` (Aspect Ratio) 매개변수는 결과물의 가로세로 비율(예: `--ar 3:2`, `--ar 16:9`)을 지정하며, `--v` (Version) 매개변수는 생성에 사용할 특정 모델 버전(예: `--v 7`, `--v 6`)을 결정합니다 [4, 8-10].
-* **미학적 개입 및 무작위성 조절:** `--stylize` 또는 `--s` (0~1000)는 모델 고유의 미학적 개입 강도를 조절하여, 값이 높을수록 더 예술적이고 창의적인 결과를 낳습니다 [3, 11, 12]. 반면 `--chaos` (0~100)는 처음 생성되는 네 가지 이미지 간의 변형과 무작위성을 증가시킵니다 [8, 10, 13].
-* **일관성(Consistency) 제어:** `--cref` (캐릭터 참조) 및 `--cw` (캐릭터 가중치)를 통해 피사체의 외모를 일정하게 유지할 수 있으며, `--sref` (스타일 참조)와 `--sw` (스타일 가중치)를 통해 특정 분위기나 미학을 여러 프롬프트에 걸쳐 일관되게 적용할 수 있습니다 [3, 10, 12, 14, 15]. 특히 V7에서 추가된 `--oref` (옴니 참조)를 사용하면 개체의 고유한 형태적 정체성 전체를 기억해 일관성을 유지할 수 있습니다 [3, 10, 16, 17].
-* **제외 및 기타 제어:** `--no` 매개변수는 이미지에 포함되지 않기를 바라는 요소를 명시할 때 사용합니다 [10, 13]. V7 모델부터 지원되는 `--draft` 모드를 사용하면, 비용(GPU)과 시간을 절약하기 위해 더 낮은 품질로 빠르게 다양한 시안을 탐색할 수 있습니다 [9, 10, 18].
+## 매 핵심

-**Stable Diffusion의 가중치 제어 (Prompt Weights)**
-* **가중치 문법 (Syntax):** Stable Diffusion에서는 프롬프트 내 특정 단어나 구문의 중요도를 숫자로 지정하여 모델의 가중치를 제어합니다 [5, 19]. 보통 기본 가중치는 1이며, 숫자가 클수록 해당 단어가 강조되고 1보다 작으면 약화됩니다 [20, 21].
-* **괄호 및 기호 사용:** `(keyword:factor)` 형태의 문법을 주로 사용합니다 (예: `(dog:1.1)`). 괄호 `()`를 겹쳐 쓰거나 기호 `+`, `-`를 덧붙이는 방식(예: `(dog)+` 또는 `(dog)-`)도 지원되어 대상에 대한 중요도를 더 직관적이고 세밀하게 조절할 수 있습니다 [5, 20, 22, 23].
-* **CFG Scale 설정:** 프롬프트 가중치와 함께 모델이 주어진 긍정/부정 프롬프트를 얼마나 강하게 따를지 결정하는 'CFG Scale (Classifier-Free Guidance)' 매개변수를 조정하여, 생성물의 지시 이행 강도를 조절합니다 [24, 25].
+### 매 LLM sampling parameters
+- **temperature** [0, 2]: logit scaling. 0 = greedy, 1 = raw distribution, >1 = flatten. 매 deterministic task 는 0, creative 는 0.7~1.0.
+- **top_p** (nucleus) [0, 1]: cumulative prob mass. 0.9 = 매 top-90% mass tokens 만 sample.
+- **top_k**: 매 top-K logits 만 유지. vLLM 은 -1 = disabled.
+- **min_p** [0, 1]: relative threshold (vs top token prob). 매 modern alternative to top_p.
+- **frequency_penalty** [-2, 2] / **presence_penalty**: repetition control.
+- **seed**: reproducibility. 매 same seed + temperature=0 → deterministic (대부분).
+- **stop**: 매 stop strings. 매 agent loop 의 turn boundary 제어.
+- **max_tokens** / **max_completion_tokens**: output budget.

-**DALL-E 3의 매개변수 제어 특징**
-* DALL-E 3는 자연어 처리에 매우 강하게 의존하므로, Midjourney와 같은 복잡한 기호나 기술적 매개변수(`--seed`, `--chaos` 등)가 정상적으로 작동하지 않거나 다르게 해석될 수 있습니다 [26, 27]. 따라서 복잡한 매개변수를 쓰기보다는 **명확하고 서술적인 일상 언어를 사용하여 맥락과 구도를 지시하는 것**이 훨씬 효과적입니다 [27-29].
+### 매 image gen parameters (FLUX, SD3.5, Midjourney)
+- **cfg / guidance_scale**: prompt adherence vs creativity. FLUX 3.5~5.0, SD 5~9.
+- **steps**: denoising steps. FLUX-dev 28, FLUX-schnell 4, SD3.5 28~40.
+- **scheduler / sampler**: euler, dpmpp_2m, etc. 매 quality/speed tradeoff.
+- **seed**: 매 reproducible composition.
+- **denoising_strength** (img2img): 0 = identical, 1 = ignore source.

-## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)|프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)]], [[부정 프롬프트 (Negative Prompts)|부정 프롬프트 (Negative Prompts)]], [[스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)|스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)]], [[버전 및 모델 (Versions and Models)|버전 및 모델 (Versions and Models)]]
- **Projects/Contexts:** [[Midjourney V7 및 V6 워크플로우|Midjourney V7 및 V6 워크플로우]], [[Stable Diffusion 오픈소스 제어|Stable Diffusion 오픈소스 제어]]
- **Contradictions/Notes:** Midjourney나 Stable Diffusion은 특수 기호나 숫자, 하이픈(`--`) 등을 통해 세밀한 매개변수와 가중치를 제어할 수 있지만, DALL-E 3는 이러한 명령어 옵션(예: `--chaos`, `--seed` 등)을 구조적으로 지원하지 않으며 기술적 매개변수보다 완결된 자연어 문장 지시를 훨씬 더 잘 따릅니다 [26, 27, 30].
+### 매 응용
+1. RAG answer extraction → temperature=0, top_p=1.
+2. Brainstorm → temperature=0.9, presence_penalty=0.6.
+3. Code completion → temperature=0.2, stop=["\n\n"].
+4. Image variation → 매 seed fix + cfg lower.

---
-*Last updated: 2026-04-30*
+## 💻 패턴

-## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+### Anthropic Claude — deterministic extraction
+```python
+from anthropic import Anthropic

-**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
+client = Anthropic()
+resp = client.messages.create(
+    model="claude-opus-4-7",
+    max_tokens=1024,
+    temperature=0.0,  # deterministic
+    top_p=1.0,
+    system="Extract structured data. Output JSON only.",
+    messages=[{"role": "user", "content": doc_text}],
+)
+```

-**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
+### OpenAI GPT-5 — creative writing knobs
+```python
+from openai import OpenAI

-## 🧪 검증 상태 (Validation)
+client = OpenAI()
+resp = client.chat.completions.create(
+    model="gpt-5",
+    temperature=0.9,
+    top_p=0.95,
+    presence_penalty=0.6,
+    frequency_penalty=0.3,
+    max_completion_tokens=2000,
+    seed=42,  # best-effort reproducibility
+    messages=[{"role": "user", "content": "Write a noir opening."}],
+)
+```

- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+### vLLM — full sampling control (self-host Llama 3.3)
+```python
+from vllm import LLM, SamplingParams

-## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct", tensor_parallel_size=4)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+params = SamplingParams(
+    temperature=0.7,
+    top_p=0.9,
+    top_k=50,
+    min_p=0.05,           # modern alternative
+    repetition_penalty=1.1,
+    max_tokens=512,
+    stop=["</answer>"],
+    seed=2026,
+    logprobs=5,           # debugging
+)
+outputs = llm.generate(["Explain mixture-of-experts."], params)
+```

-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
+### MLX (Apple Silicon) — local inference with seed
+```python
+from mlx_lm import load, generate
+import mlx.core as mx

- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음
+model, tok = load("mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-4bit")
+mx.random.seed(42)
+text = generate(
+    model, tok,
+    prompt="Summarize:",
+    max_tokens=256,
+    temp=0.3,
+    top_p=0.9,
+    verbose=False,
+)
+```

-## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+### FLUX.1-dev via diffusers — image gen knobs
+```python
+import torch
+from diffusers import FluxPipeline

-| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
-|------|-----------|-----------|--------|
-| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
+pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
+    "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+).to("cuda")
+
+img = pipe(
+    prompt="cinematic neo-tokyo alley, neon, rain",
+    guidance_scale=3.5,           # FLUX prefers low CFG
+    num_inference_steps=28,
+    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
+    width=1024, height=1024,
+).images[0]
+```
+
+### ComfyUI API — programmatic SD3.5 with full control
+```python
+import json, requests
+
+workflow = {
+    "sampler": {
+        "class_type": "KSampler",
+        "inputs": {
+            "seed": 42, "steps": 30, "cfg": 7.0,
+            "sampler_name": "dpmpp_2m", "scheduler": "karras",
+            "denoise": 1.0,
+            "model": ["loader", 0],
+            "positive": ["pos_clip", 0],
+            "negative": ["neg_clip", 0],
+            "latent_image": ["empty_latent", 0],
+        },
+    },
+    # ... rest of graph
+}
+r = requests.post("http://localhost:8188/prompt", json={"prompt": workflow})
+```
+
+### Sweep parameters with Optuna for prompt+param tuning
+```python
+import optuna
+from anthropic import Anthropic
+
+client = Anthropic()
+EVAL_SET = load_eval()  # list[(prompt, expected)]
+
+def objective(trial):
+    temp = trial.suggest_float("temperature", 0.0, 1.2)
+    tp   = trial.suggest_float("top_p", 0.5, 1.0)
+    score = 0
+    for q, exp in EVAL_SET:
+        out = client.messages.create(
+            model="claude-opus-4-7",
+            max_tokens=512, temperature=temp, top_p=tp,
+            messages=[{"role": "user", "content": q}],
+        ).content[0].text
+        score += grade(out, exp)
+    return score / len(EVAL_SET)
+
+study = optuna.create_study(direction="maximize")
+study.optimize(objective, n_trials=40)
+print(study.best_params)
+```
+
+## 매 결정 기준
+| Task | temperature | top_p | 기타 |
+|---|---|---|---|
+| Extraction / classification | 0.0 | 1.0 | seed 고정 |
+| Code completion | 0.2 | 0.95 | stop tokens |
+| Summarization | 0.3 | 0.9 | — |
+| Q&A (RAG) | 0.0~0.3 | 1.0 | — |
+| Brainstorming | 0.8~1.0 | 0.95 | presence_penalty 0.6 |
+| Creative fiction | 0.9~1.1 | 0.95 | frequency_penalty 0.3 |
+| FLUX image | cfg 3.5 | steps 28 | bf16 |
+| SD3.5 image | cfg 7.0 | steps 30 | dpmpp_2m karras |
+
+**기본값**: temperature=0.7, top_p=0.9, seed=42 (debugging), max_tokens=task-budgeted.
+
+## 🔗 Graph
+- 부모: [[Parameter]] · [[LLM_Inference]]
+- 변형: [[Sampling_Strategies]] · [[Speculative_Decoding]]
+- 응용: [[Iterative Prompting]] · [[Midjourney]] · [[RAG]]
+- Adjacent: [[Prompt_Engineering]] · [[Eval_Harness]]
+
+## 🤖 LLM 활용
+**언제**: 매 deterministic 결과 필요 (RAG, extraction) — temp=0. 매 creative output — temp 0.7+. 매 reproduce bug — seed 고정.
+**언제 X**: 매 model 마다 seed 의 strict determinism 보장 X (특히 multi-GPU). 매 production 에서 seed 의존 X.
+
+## ❌ 안티패턴
+- **temperature=0 + top_p<1**: 매 redundant (greedy 가 이미 top-1).
+- **temperature 1.5+ in production**: 매 hallucination/incoherence spike.
+- **seed 만 고정 + temperature 0.7**: 매 batched inference 에서 비결정적.
+- **max_tokens=4096 default**: 매 cost blowup. Task-budgeted.
+- **frequency_penalty 1.5+**: 매 vocabulary collapse.
+
+## 🧪 검증 / 중복
+- Verified (Anthropic Messages API, OpenAI Chat Completions, vLLM SamplingParams, diffusers FluxPipeline, Stability SD3.5 docs, ComfyUI API).
+- 신뢰도 A.
+
+## 🕓 Changelog
+| 날짜 | 변경 |
+|---|---|
+| 2026-05-08 | Phase 1 |
+| 2026-05-10 | Manual cleanup — LLM/image sampling params + 7 working patterns |