학습 체크포인트
학습 과정 중 특정 시점에 저장된 모델 파라미터 스냅샷으로, 시간축에 따른 내부 구조의 형성·정착 과정을 추적하는 데 사용된다. 이 글에서는 체크포인트를 연속적으로 검사해 토큰 임베딩의 '각성'과 피크, 안정화 시점을 step 단위로 관찰했다. 체크포인트 기반의 실험은 학습 도중 구조의 도입 시점과 옵티마이저의 기여를 검증할 근거가 되었다.
