当神经网络学习训练数据中的细节和噪声时，就会发生过度拟合，以至于它会对模型在新的、看不见的数据上的性能产生负面影响。当模型变得太复杂并开始记忆训练示例而不是从中概括时，就会发生这种情况。
可以通过使用诸如正则化 (例如，L1/L2) 、dropout和数据增强之类的技术来避免过度拟合。此外，早期停止和使用更简单的模型可以通过确保模型不学习不相关的细节来帮助防止过度拟合。
确保模型复杂性和可用数据之间的适当平衡是实现泛化和避免过度拟合的关键。
什么是梯度下降？
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训练大型语言模型（LLMs）使用了哪些数据集？
LLMs可以有效地分析和总结大型文档，使其对于报告生成或内容审查等任务很有价值。他们处理输入文本以识别关键主题、重要点和相关细节，从而实现保留核心信息的简明摘要。例如，法学硕士可以撰写一篇冗长的研究论文，并生成一个简短的摘要，突出主要发现。
注意力机制在少样本学习和零样本学习中的作用是什么？
基于内容的过滤是推荐系统中使用的一种方法，用于根据用户先前喜欢或与之交互的项目的特征向用户建议项目。这种方法依赖于分析项目本身的特征，而不是其他用户的偏好。例如，如果用户喜欢恐怖电影，则系统可以通过检查诸如电影描述中存在的流派、导演或关键词
什么是白标SaaS产品？
“白标SaaS产品是指一种软件即服务产品，可以被其他公司和个人重新品牌和定制，以供其自身使用或转售。基本上，这种基础技术由一家公司开发，但以其他企业自己的品牌名称提供。这使得企业能够快速向客户提供软件解决方案，而无需在从零开始的开发中投入大