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其中合成数据成为应对大模型训练数据短缺的新思路。相比于从现实世界中采集或测量的真实数据,合成数据是基于模拟真实数据的分布特征和统计特性,再通过生成模型而创建的。它能根据实际需求生成海量可训练的数据集,但也存在所谓“过拟合”问题,导致大模型在合成数据上表现良好,但在真实场景中表现不佳。
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“我们的研究评估了‘京粉6号’蛋鸡在38、58、78和108周龄时产的蛋的物理特性、机械品质、化学成分、微观和纳米级结构特性,并定量分析蛋壳蛋白质组学,以确定38和108周龄蛋鸡所产蛋壳中蛋白质丰度的差异。”王晶介绍。
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