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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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无论是在学校的国际文化日,还是在社区的节庆活动,苏俊良的表演都引发了观众的热烈反响。在洛杉矶的国际学校,苏俊良经常被邀请在“国际日”上表演。他谈道:“每次在学校表演,我都感到无比自豪。因为我能够通过表演在舞台上展示中国文化。”苏俊良站在舞台中央,来自中国的学生在看到他表演的变脸后纷纷喝彩,他说:“那一刻我感到自己将内心的民族自豪感传递给了更多的人。”
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