결과의 품질은 훈련 데이터의 품질과 다양성, 모델 아키텍처, 계산 리소스, 사용되는 특정 애플리케이션에 따라 달라집니다. 정기적인 미세 조정 및 업데이트도 중요한 역할을 할 수 있습니다.