ああ、それは明確にしていた、エポック、温度E.T.Cのような用語はどうですか
トランスを使用した機械学習で一般的に使用されるいくつかの用語の説明は次のとおりです。

エポック：エポックは、トレーニングデータセット全体にわたる完全な反復です。時代に、モデルはデータセットの各例で1回トレーニングされ、パラメーターが更新されます。エポックの数は、特定のユースケースに基づいて選択できるハイパーパラメーターであり、より多くのエポックがより良い結果につながることが多いが、トレーニング時間が長くなるのではないかとしています。

温度：変圧器を使用した機械学習のコンテキストでは、温度はモデルの出力のランダム性を制御するために使用されるスカラー値です。たとえば、トランスモデルでテキストを生成する場合、温度が高いと、より多様で予期しない出力が生じますが、温度が低いと予測可能な出力が生じます。