Давайте вместе: переобучение — вот и правильный ответ на AI-ребус!
Переобучение — проблема, которая встречается у LLM-моделей с синдромом отличника. Они слишком хорошо запоминают тренировочные данные, но из-за скудной обучающей базы начинают зубрить каждый пример, вместо того чтобы искать общие правила
Это происходит, когда у модели:
🔘 слишком много параметров
🔘 однообразная выборка
🔘 долгое обучение на небольшом наборе данных
Чтобы избежать переобучения, нужно давать нейросетям больше разнообразных данных или «выключать» случайные нейроны, чтобы они учились опираться на общие признаки
💚 — если смогли определить животное на картинке без помощи AI