지침 튜닝에 영향을 미치는 다른 요인들로는 모델의 초기화 방법, 하이퍼파라미터 설정, 학습률 조정, 데이터 전처리 방법 등이 있습니다. 모델의 초기화 방법은 모델의 수렴 속도와 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 적절한 초기화 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한, 적절한 하이퍼파라미터 설정과 학습률 조정은 모델의 학습 과정과 성능에 큰 영향을 미칩니다. 데이터 전처리 방법은 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 도와줄 수 있으며, 효율적인 데이터 전처리는 모델의 성능을 향상시키는 데 중요합니다.