feat: complete wikification of War Commander batch 1&2 and final grey dot cleanup
This commit is contained in:
@@ -1,6 +1,6 @@
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id: P-REINFORCE-AUTO-HYPA-001
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category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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confidence_score: 0.98
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tags: [auto-reinforced, hyperparameters, model-tuning, optimization, machine-learning, learning-rate]
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last_reinforced: 2026-04-20
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@@ -27,6 +27,6 @@ last_reinforced: 2026-04-20
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- **정책 변화(RL Update)**: 거대 모델(Foundation-Models) 시대에는 한 번의 학습 비용이 너무 커서, 작은 모델에서 최적 값을 찾은 뒤 이를 거대 모델로 확장 적용하는 '스케일링 법칙 기반 튜닝 정책'이 핵심이 됨. (Scaling-Laws와 연결)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Optimization]], [[Gradient-Descent]], [[Scaling-Laws]], [[Foundation-Models]], [[Efficiency]]
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- [[Optimization]], [[Gradient-Descent]], Scaling-Laws, [[Foundation-Models]], [[Efficiency]]
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- **Modern Tech/Tools**: Optuna, Ray Tune, Weights & Biases (W&B), Grid Search, Random Search.
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Reference in New Issue
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