Upami modél nunjukkeun kecenderungan overfitting klasik sapertos ngulang kecap anu sami persis tina sét data latihan tanpa variasi, éta tiasa kusabab modél éta rumit teuing, ngagaduhan seueur parameter, atanapi dilatih teuing lami. Ieu tiasa nyababkeun modél pikeun ngémori data latihan tibatan diajar pola anu aya di handapeun, anu tiasa nyababkeun generalisasi sareng overfitting anu goréng. Pikeun ngungkulan masalah ieu, anjeun tiasa nyobian ieu: -Ngurangan kompleksitas modél ku ngaleungitkeun fitur anu teu perlu atanapi nganggo arsitéktur anu langkung saderhana. -Pamakéan lirén mimiti pikeun latihan nalika kasalahan validasi lirén ningkatkeun, pikeun nyegah modél tina overfitting. -Ngancangkeun jumlah régulasi anu dianggo nalika latihan, sapertos L1 atanapi L2 regularization, pikeun nyegah modél tina pas dina data. -Pamakéan data anu langkung ageung pikeun latihan, anu tiasa ngabantosan pikeun ngajelaskeun
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence