Nalika leungitna validasi langkung handap tibatan leungitna latihan tapi leungitna tés langkung luhur, éta tiasa janten tanda overfitting atanapi shift set data. Éta ogé tiasa disababkeun ku distribusi anu béda dina set latihan, validasi, sareng tés. Ieu sababaraha alesan sareng solusi poténsial: 1. Overfitting: Nalika modél diajar ngalakukeun pisan saé dina data latihan tapi henteu umumkeun saé kana data anu teu katingali, éta mangrupikeun tanda overfitting. Dina hal ieu, modél tiasa parantos mémori data latihan, hasilna akurasi tinggi dina set latihan sareng distribusi data, tapi kinerja anu goréng dina set tés. Solusi: * Téknik pangaturan sapertos L1 atanapi L2 tiasa ngabantosan modél sareng nyegah overfitting. * Ngeureunkeun latihan tiasa diusahakeun pikeun ngeureunkeun nalika leungitna data anu sah pikeun ningkatkeun ukuranana. * Ngalaksanakeun data anu sami dina sababaraha set latihan. * Ngagunakeun set set set
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence