Pasti, kuring bakal senang pikeun ngajelaskeun dina istilah anu langkung saderhana! Nalika anjeun ngalatih modél pembelajaran mesin, anjeun nyobian ngajarkeun éta pikeun ngadamel prediksi anu akurat. Pikeun ngalakukeun ieu, anjeun masihan seueur conto sareng ngantep éta diajar ti aranjeunna. Modél diajar ku nyaluyukeun parameter internal na sahingga tiasa ngadamel prediksi anu langkung saé. Salami latihan, modél ningali seueur conto sareng nyobian nyaluyukeun parameter na pikeun ngadamel prediksi anu langkung saé dina conto éta. Tapi modél henteu ningali conto validasi sateuacanna, janten éta henteu tiasa ngalakukeun saé dina aranjeunna. Upami kaleungitan validasi anjeun langkung handap tina kaleungitan latihan anjeun, éta hartosna modélna langkung saé dina conto validasi tibatan dina conto latihan. Ieu tiasa kajadian pikeun sababaraha alesan acak. Hiji alesan nyaéta yén anjeun tiasa kaleungitan langkung seueur dina waktos latihan. Nanging, téknik overregulasi ieu dianggo pikeun
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence