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。
Here are explanations of some commonly used terms in machine learning with transformers:

Epoch: An epoch is a complete iteration over the entire training data set. During an epoch, the model is trained on each example in the data set once, updating its parameters. The number of epochs is a hyperparameter that can be chosen based on the specific use case, with more epochs often leading to better results but at the cost of longer training times.

Temperature: In the context of machine learning with transformers, temperature is a scalar value used to control the randomness of the model's outputs. For example, when generating text with a transformer model, a higher temperature will result in more diverse and unexpected outputs, while a lower temperature will result in more predictable outputs.