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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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包冉:目前的大模型归根结底依然是注意力机制。它实际上是经过训练的语料,它训练的是一种不同字词之间的组合概率,这种组合概率只要被自认为是合理的就会被输出。如果是做严肃的工作,比如写论文,一定要做二次的查证。如果你希望它进行代码的编辑,也要进行仔细的检查和debug。
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