ASLA
0.8.2 BERT 비교 개발본 · 웹과 CLI 동일 엔진
배우고, 실행하고,
결과로 개선합니다.
온톨로지를 근거로 학습을 선택하고 실제 작업 결과를 되먹입니다. 이 화면의 기본 판단은 생성 모델을 호출하지 않습니다.
1.0 선택학습2.0 실행·결과3.0 평가·승격·복구
검증 프로젝트 준비 완료
처음 제공되는 S·B 관계와 평가 정답은 동작 확인용 예제입니다. 파라미터 모델의 데이터가 없으면 합성 표본으로 초기화하며, 산업 성능이나 3.0의 일반화 성능을 보장하는 수치로 표시하지 않습니다.
n-gram · BERT 동일 샘플 비교
문서 10개·질문 30개: 단어 겹침, 바꿔 말하기, 영문→한글 검색을 같은 조건으로 측정합니다. 소규모 진단이며 산업 성능 지표가 아닙니다.
서버 처리 시간과 브라우저 요청 시간을 구분합니다. 운영 인코더는 계속 BERT이며 n-gram은 비교에만 사용합니다.
BERT 의미 판단
모델 상태 확인 중…
ASLA가 주 엔진이며 BERT가 의미를 인코딩합니다. 생성 모델 호출은 없습니다.
분석 결과만으로 도구 권한이나 실행 승인이 생기지 않습니다.
1.0 · 선택학습
무엇을 받아들이고, 어디에 기억할까요?
판단 전
2.0 · 실제 로컬 작업
승인하고 실행 결과를 확인합니다.
작업 없음
실제 파일 쓰기와 재조회입니다. 외부 ERP·결제·임의 셸 실행은 포함하지 않습니다.
2.0 · 성과 피드백
좋아졌는지, 나빠졌는지 반영합니다.
성과 입력 전
여기 직접 입력한 성과는 사용자 보고입니다. 왼쪽 작업의 파일 해시 검증과 구분해 기록합니다.
3.0 · 통제된 개선 루프
후보를 시험한 뒤 승격하고, 필요하면 되돌립니다.
현재 구현은 수용 문턱과 기존 관계의 신뢰도 후보를 비교 평가하는 범위입니다. 운영 정책을 무제한으로 스스로 고치지 않습니다.
파일을 고르지 않으면 S 수용·B 비수용의 예제 정답 10건을 사용합니다. 후보의 일반 성능을 입증하는 실험은 아닙니다.
후보 없음 · 실제 결과 기록 후 시작하세요
근거와 실제 API 결과
실제 결과가 여기에 표시됩니다.