لو سمحت أعطيني النتائج المحتملة لزيادة التجهيز الموصوفة في النص اللي جاي
Context:عواقب  النتيجة الأكتر وضوحاً لزيادة التركيب هي ضعف الأداء على مجموعة بيانات التحقق من الصحة. من العواقب السلبية التانية:  من المرجح أن تطلب الوظيفة اللي فاضت عن الحد معلومات أكتر عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة من الوظيفة المثلى؛ جمع البيانات الإضافية اللي مش ضرورية دي ممكن تكون مكلفة أو عرضة للخطأ، خاصةً إذا كان لازم يتم جمع كل قطعة معلومات فردية عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  من المرجح أن تكون الوظيفة الأكتر تعقيدًا والأكثر تجهيزًا أقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. في أحد التطرفين، الانحدار الخطي المتغير الواحد قابل للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم الأمر، ممكن ينجز يدويًا. في الطرف التاني، هناك نماذج ممكن تكرارها بس عن طريق تكرار الإعداد الكامل لمصمم النماذج الأصلي تمامًا، واللي بيعمل إعادة الاستخدام أو التكرار العلمي صعب.  ممكن يكون من الممكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي المجهز زيادة. ممكن يكون ده مش مرغوب فيه، مثلاً، لو كانت بيانات التدريب بتشمل معلومات حساسة بتتعرف على الشخص (PII). الظاهرة دي بردو بتقدم مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق التأليف والنشر، مع تطوير بعض نماذج التعلم العميق التوليدية زي Stable Diffusion وGitHub Copilot بتتقاضى بسبب انتهاك حقوق التأليف والنشر لأن النماذج دي اتكتشفت إنها قادرة على إعادة إنتاج بعض المواد المحمية بحقوق التأليف والنشر من بيانات التدريب بتاعتها.
الآثار المحتملة للتجاوز هي: - أداء ضعيف لمجموعة التحقق. - من المرجح إن الوظيفة اللي بيتم زيادة تركيبها بتطلب معلومات أكتر عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. ممكن تكون الوظيفة المفرطة أقل قابلية للنقل من الوظيفة البسيطة. - ممكن يكون ممكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي المجهز بشكل كبير.