If the model is displaying classic overfitting tendencies such as repeating the same words exactly from the training data set without variance, it may be because the model is too complex, has too many parameters, or is being trained for too long. This can cause the model to memorize the training data instead of learning the underlying patterns, which can result in poor generalization and overfitting.

To address this issue, you could try the following:

-Reduce the complexity of the model by removing unnecessary features or using a simpler architecture.

-Use early stopping to halt training when the validation error stops improving, to prevent the model from overfitting.

-Increase the amount of regularization used during training, such as L1 or L2 regularization, to prevent the model from fitting noise in the data.

-Use more data to train the model, which can help it generalize better.

-Perform hyperparameter tuning to find the optimal settings for the model, which can help prevent overfitting.

-Ensure that the training and validation data are representative of the entire population and are not biased towards any particular subset.
หากแบบจำลองแสดงแนวโน้มการวางมากเกินไปแบบคลาสสิก เช่น การทำซ้ำคำเดียวกันทุกประการจากชุดข้อมูลการฝึกโดยไม่มีความแปรปรวน อาจเป็นเพราะแบบจำลองนั้นซับซ้อนเกินไป มีพารามิเตอร์มากเกินไป หรือได้รับการฝึกนานเกินไป ซึ่งอาจทำให้แบบจำลองจดจำข้อมูลการฝึกแทนที่จะเรียนรู้รูปแบบพื้นฐาน ซึ่งอาจส่งผลให้มีภาพรวมที่ไม่ดีและมีความเหมาะสมมากเกินไป เพื่อแก้ไขปัญหานี้ คุณสามารถลองทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: -ลดความซับซ้อนของโมเดลโดยการลบคุณลักษณะที่ไม่จำเป็นออก หรือใช้สถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายกว่า -ใช้การหยุดตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อหยุดการฝึกเมื่อข้อผิดพลาดในการตรวจสอบหยุดการปรับปรุง เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลมีการติดตั้งมากเกินไป -เพิ่มจำนวนการทำให้เป็นมาตรฐานที่ใช้ระหว่างการฝึก เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 หรือ L2 เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลปรับสัญญาณรบกวนในข้อมูล -ใช้ข้อมูลมากขึ้นในการฝึกโมเดล ซึ่งจะช่วยให้โมเดลสามารถสรุปได้ดีขึ้น -ทำการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อค้นหาการตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโมเดล ซึ่งสามารถช่วยป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไป -ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้องเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด และไม่มีอคติต่อกลุ่มย่อยใดๆ โดยเฉพาะ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence