모델과 지표 · 08

Fast, Balanced, Deep, Human SL 선택법

모델은 속도, 기력과 기풍을 바꾸고 탐색량은 안정성을 바꿉니다. 승률, 집 차이, visits, 주요 변화와 소유 정보를 함께 읽습니다.

1. 강해 보이는 이름이 아니라 작업으로 고릅니다

   Fast는 전체 대국 스캔과 빠른 미리보기, Balanced는 일상 복기, Deep은 소수 핵심 국면의 고품질 심층 탐색에 맞습니다. Human SL은 인간 기보 스타일을 학습해 사람이 둘 법한 선택을 설명하며 단순한 최강 승부 모델은 아닙니다.

2. visits는 탐색 예산이지 모델 크기가 아닙니다

   같은 모델에서 visits를 늘리면 후보 순위가 안정되기 쉽지만 시간과 사용량도 늘어납니다. 낮은 visits로 전체 대국을 훑은 뒤 두세 전환점에 예산을 집중하세요. 큰 모델과 많은 visits는 완전히 대체 관계가 아닙니다.

3. 다섯 필드를 같은 관점에서 읽습니다

   winrate는 승패 확률, scoreLead는 예상 집 차이, visits는 탐색량, pv는 주요 변화, ownership은 지점별 소유 추정입니다. 후보 prior와 policy도 맥락을 줍니다. 비교 전 흑 관점인지 현재 둘 차례 관점인지 확인하세요.