## 목표 LLM 텍스트 생성 전략의 원리와 트레이드오프 이해 ## 세부 항목 - [ ] Greedy Decoding - [ ] Beam Search - [ ] Sampling (Temperature, Top-k, Top-p) - [ ] 각 전략의 장단점 및 사용 시점 - [ ] 실습: 각 전략별 생성 결과 비교 ## 면접 예상 질문 - Temperature가 뭔가요? 높이면/낮추면? - Top-p vs Top-k 차이는? - Beam search 단점은? - 창의적인 답변 vs 정확한 답변 상황별 설정은? ## 참고 자료 - Hugging Face Generation 문서