Batch Size란?
한 번에 gradient를 계산할 샘플 개수다.
트레이드오프
- 크게 — 학습 안정, 메모리 요구 큼
- 작게 — 메모리 절약, 노이즈 많음 (일반화엔 도움)
실무
32, 64, 128이 흔함. LLM은 수천~수만까지.
Batch Size란?
정의
한 스텝에서 처리하는 샘플 수. GPU 메모리·학습 안정성·최적화에 영향.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.