La diferencia principal entre un modelo del lenguaje entrenado con datos generados automáticamente y datos validados por humanos es la calidad y precisión de los datos utilizados para el entrenamiento.

Si un modelo es entrenado con datos generados automáticamente, es probable que los datos no sean precisos o reflejen adecuadamente el lenguaje natural humano. Además, los datos generados automáticamente pueden estar contaminados por errores o patrones no deseados que pueden afectar negativamente la precisión del modelo.

La diferencia principal entre un modelo del lenguaje entrenado con datos generados automáticamente y datos validados por humanos es la calidad y precisión de los datos utilizados para el entrenamiento.

Si un modelo es entrenado con datos generados automáticamente, es probable que los datos no sean precisos o reflejen adecuadamente el lenguaje natural humano. Además, los datos generados automáticamente pueden estar contaminados por errores o patrones no deseados que pueden afectar negativamente la precisión del modelo.

Por otro lado, si un modelo es entrenado con datos validados por humanos, es más probable reflejen adecuadamente el lenguaje natural humano. Esto se debe a que los humanos tienen una comprensión profunda del lenguaje y pueden detectar y corregir patrones no deseados en los datos.

Sin embargo, también es importante tener en cuenta que la validación humana es un proceso costoso y puede requerir mucho tiempo y recursos para realizarla.
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติกับข้อมูลที่ตรวจสอบโดยมนุษย์คือคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม หากโมเดลได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ข้อมูลอาจไม่ถูกต้องหรือสะท้อนถึงภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้อย่างเพียงพอ นอกจากนี้ ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติอาจปนเปื้อนจากข้อผิดพลาดหรือรูปแบบที่ไม่ต้องการ ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำของแบบจำลอง ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติกับข้อมูลที่ตรวจสอบโดยมนุษย์คือคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม หากโมเดลได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ข้อมูลอาจไม่ถูกต้องหรือสะท้อนถึงภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้อย่างเพียงพอ นอกจากนี้ ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติอาจปนเปื้อนจากข้อผิดพลาดหรือรูปแบบที่ไม่ต้องการ ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำของแบบจำลอง ในทางกลับกัน หากโมเดลได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่มนุษย์ตรวจสอบได้ ก็มีแนวโน้มที่จะสะท้อนถึงภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้อย่างเพียงพอ เนื่องจากมนุษย์มีความเข้าใจภาษาอย่างลึกซึ้งและสามารถตรวจจับและแก้ไขรูปแบบที่ไม่ต้องการในข้อมูลได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบด้วยก็คือ การตรวจสอบความถูกต้องโดยมนุษย์เป็นกระบวนการที่มีราคาแพง และอาจต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากในการดำเนินการ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence