1, 데이터 준비: 삼각 함수 테이블, 평면 형상 등과 같은 수학 형상 설명 텍스트 데이터를 많이 수집합니다. 를 누르고 JSON 또는 XML 과 같이 시스템에서 읽을 수 있는 형식으로 변환합니다.
2. 데이터 사전 처리: 데이터 청소, 분사, 비활성화어 제거 등의 사전 처리 작업을 통해 모델 생성 효과를 높입니다.
3. 모형 선택: GPT-2 및 GPT-3 과 같은 수학적 기하학적 설명에 적합한 모형을 선택합니다.
4. 모델 교육: 정확한 수학적 기하학적 설명을 생성할 수 있도록 사전 처리된 데이터를 사용하여 모델을 교육합니다. 훈련 과정에서 배치 정규화, 제거 등과 같은 몇 가지 기술을 사용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
5. 모델 평가: 잘 훈련된 모델을 평가하여 생성된 설명이 정확도, 유창성, 자연성 등과 같은 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
6. 모델 최적화: 평가 결과에 따라 모델을 최적화합니다 (예: 매개변수 조정, 모델 구조 수정 등).