Skenario ieu nunjukkeun overfitting, anu lumangsung nalika modél janten rumit teuing sareng diajar data latihan teuing saé, hasilna généralisasi anu goréng kana data anu teu katingali. Di dieu, modél ngalaksanakeun kinerja anu saé dina set latihan sareng validasi, tapi henteu dina set uji, nunjukkeun yén éta overfitting kana data latihan. Aya sababaraha alesan anu tiasa disababkeun pikeun overfitting, sapertos: 1. Set data alit: Nalika set data alit, modél tiasa gampang émut data latihan, nyababkeun généralisasi anu goréng. 2. Modél rumit: Upami modél éta rumit teuing, éta tiasa diajar noise dina data latihan, anu ngajantenkeun sesah pikeun généralisasi kana data anyar. 3. Kurangna téknik régulasi sapertos Dropout, L1/L2 régulasi, sareng générasi data tiasa nyegah paningkatan. Pikeun nyingkahan data ageung, dina skenario awal ieu, modél tiasa
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence