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引言 在机器学习、数据科学中,训练数据质量直接影响模型性能,噪声是训练数据中常见难题,会干扰模型学习过程,降低模型预测准确性、泛化本事,于是,搞定训练数据中噪声难题显得非常重点,本文将探讨如何有效处理训练数据中噪声难题,以提高模型性能、可靠性。
引言 在大模型微调过程中,噪声数据存在会严重影响模型安定性与性能,如何有效地处理噪声数据,提高模型信噪比、鲁棒性,是当下研究中一个重点难题,本文将从噪声数据识别、处理方法以及实际应用案例三个方面实行祥明探讨,旨在为大模型微调供应有价值参考。