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特征选择在预测分析中的作用是什么？
特征选择在预测分析中发挥着至关重要的作用，通过识别数据集中最相关的变量来提高预测模型的性能。通过仅选择有意义的特征，开发者可以显著提高模型的准确性，同时降低复杂性。这个过程有助于消除冗余或无关的数据，这些数据可能会混淆模型并导致过拟合——即
在少样本学习中常用的架构是什么？
Zero-shot learning (ZSL) 与传统学习方法相比具有显着优势，主要是通过其处理看不见的类的能力并减少对大量标记数据的需求。在传统的机器学习中，模型是在一组特定的类上训练的，并且需要为每个类标记示例。如果出现新的类，开发人
大型语言模型的防护措施在多语言应用中有效吗？
LLM护栏通过提供补充训练过程的安全边界，与来自人类反馈 (RLHF) 的强化学习进行交互。RLHF用于通过允许人类反馈来加强良好行为并纠正不良输出来微调模型。护栏通过确保任何学习行为符合道德，法律和安全标准，在这种设置中起着至关重要的作用