Kurang pas dina modél AI nyaéta nalika modél henteu tiasa ngahasilkeun kaluaran anu saé kusabab masalahna langkung rumit tibatan modél anu sanggup direngsekeun, ieu tiasa disababkeun ku seueur faktor sababaraha diantarana tiasa: Modél tiasa henteu ngagaduhan waktos latihan anu cekap, ieu tiasa direngsekeun tanpa seueur usaha ku ngan saukur latihan modél, alesan sanés pikeun underfitting tiasa janten data latihan saderhana teuing rumit pikeun modél pikeun direngsekeun sareng jumlah parameter tiasa kedah ditingkatkeun. Overfitting mangrupikeun masalah anu sabalikna tina underfitting dimana modél tiasa ngagaduhan seueur parameter dibandingkeun sareng jumlah data, ieu tiasa nyababkeun modél pikeun ngémori solusi kana data latihan tinimbang diajar kumaha mendakan solusi, masalah ieu tiasa direngsekeun ku ningkatkeun jumlah data latihan atanapi ngirangan jumlah parameter.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence