benchmark-variance
벤치마크 변동성
같은 모델이라도 작업·런 간에 성능이 크게 달라지는 현상으로, 단일 요약 점수로 모델 우열을 판단하기 어렵게 만듭니다. 난수성·데이터 구성·하이퍼파라미터·평가 항목 선택이 결과를 뒤바꿀 수 있으며, 분포와 재현성을 함께 제시하지 않으면 오해를 증폭합니다. 실무에서는 작업 분포에 맞춘 다중 지표와 분포 기반 해석이 요구됩니다.
벤치마크 변동성
같은 모델이라도 작업·런 간에 성능이 크게 달라지는 현상으로, 단일 요약 점수로 모델 우열을 판단하기 어렵게 만듭니다. 난수성·데이터 구성·하이퍼파라미터·평가 항목 선택이 결과를 뒤바꿀 수 있으며, 분포와 재현성을 함께 제시하지 않으면 오해를 증폭합니다. 실무에서는 작업 분포에 맞춘 다중 지표와 분포 기반 해석이 요구됩니다.
