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引言 在当下AI技术应用中,数据是驱动模型学习、预测核心要素,可是,在实际数据收集过程中,数据缺失难题时常出现,这给AI模型训练带来挑战,本文将祥明探讨如何处理AI训练中数据缺失难题,并供应一系列实用搞定方案。
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。