起点课堂会员权益
职业体系课特权
线下行业大会特权
个人IP打造特权
30+门专项技能课
1300+专题课程
12场职场软技能直播
12场求职辅导直播
12场专业技能直播
会员专属社群
荣耀标识
一只橘猫和扫地机，逼我砍掉了 1.2 万条训练数据
喂给AI一张“橘猫与扫地机”的图，它却只盯着地板看，准确率只有62%。这篇复盘不讲大道理，就讲我们怎么亮出底牌，一刀切砍掉1.2 万条写满主观小作文的垃圾数据，并在飞书上死卡一套“空间、面积、主次”的填表规范。最后，数据量减了24%，模型准确率反而飙到了84%。如果你也天天跟AI鸡同鸭讲，进来看看怎么用这套硬办法治好它的“眼神”吧。
"训练数据"相关的文章
大模型摘要为什么总是抓不到重点？
AI摘要为何总让人读后一头雾水？大模型的均匀压缩式处理、安全摘要陷阱和注意力稀释等技术局限，正在制造一场深度信息提炼的危机。本文从训练机制到评测标准层层拆解，揭示AI为何难以抓住人类眼中的重点，并给出从数据标注到产品设计的系统性优化方案。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
本文介绍新加坡国立大学等机构研究者提出的元能力对齐训练框架。该框架模仿人类推理心理学原理，融合演绎、归纳与溯因能力，助力模型在数学、编程任务上性能提升，展现跨领域可扩展性，且无需人工标注，能自动生成训练数据并验证结果。
为什么你需要改进训练数据，如何改进？
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Why you need to improve your training data, and how to do it，作者为 Pete Warden 。
Andrej Karpathy 在他的 Train AI ...
