update

upstage-ai-lab-project-05.md

@@ -111,6 +111,11 @@
     - public 2등(0.5855	0.4070	0.5167	50.3062)
     - private 2등(	0.5715	0.3799	0.4826	47.8024)
 
+## 결과 피드백
+- 데이터에 노이즈가 있었다.
+  - 중복 샘플
+  - 다른 요약문
+
 ## 회고 :retrospective:
 - llm 분야에서는 상용 llm 파인튜닝이 최고의 결과를 도출할 것 같다.
   - 목표를 한정해서 하나의 타스크를 수행한다면 못할 것은 없어보인다
@@ -119,6 +124,7 @@
   - 반드시 시드고정 먼저 진행
 - data 기반이 어려운 문제라(원문 -> 영어 번역으로 대회 진행)
   - 결국 모델 싸움으로 가는 느낌이고 그런경우 상용모델을 이기기 어려워 동기부여가 떨어졌다
+- back translate 등을 진행할때 너무 오래걸려서 처음으로 async 코드 작성 시작
 - 아래 내용은 이전 회고로 부터의 피드백 반영
   - 이전 프로 젝트 회고
     + [[upstage-ai-lab-project-04#retrospective]]