很多人遇到AI模型表现不尽人意时,第一反应是吐槽算法本身。但仔细想想,模型其实就是在忠实执行数据的"指令"——它学到什么,就会输出什么。



如果最后的结果看起来很离谱?那就得往前找。先从数据源头检查一遍。是训练集质量有问题,还是输入特征本身就有偏差?这个思维习惯的转变,会直接影响你怎么去构建整个系统。与其不断调参,不如把更多精力投在数据清洗和准备阶段。小改动,大差别。
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OfflineNewbievip
· 18小时前
说得太对了,大多数人都在怪模型,殊不知问题早就在数据这儿埋下了 数据质量这块真的是被低估了,感觉所有人都想着怎么优化算法,没人想花时间好好清洗数据 这就是为什么那些看起来很牛的大模型出来的结果还是一坨屎,根源在训练集啊 往往改几个参数不管用,还不如重新审视一下输入的数据质量呢 怪不得有句话说garbage in garbage out,太现实了
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BoredRiceBallvip
· 01-15 14:30
数据垃圾进去就是垃圾出来,这真的是被坑过才懂啊。 算法背锅这么多年,该讨公道了。 训练集一烂,再牛的模型也白搭,这下明白了。 与其炼参数不如先洗数据,省得瞎折腾。 早该有人把这事说透了,模型就是镜子。
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TokenUnlockervip
· 01-15 00:02
说到底还是得管好自己的数据,模型只是个背锅侠而已 数据垃圾进垃圾出,怪算法确实有点冤 这道理放币圈也一样啊,input不对output肯定离谱 与其天天怪链怪合约,不如先看看自己的链上操作数据是啥 赞同,调参这事儿真的是治标不治本,费力不讨好 数据质量即生产力,这句话没毛病 前期花时间清洗数据,后期少加班改bug,懂不懂 模型就像镜子,反映的是你喂给它的东西,别怪镜子丑 很多人就是不想承认是自己的输入有问题,得了吧 明白这个逻辑的人应该会少吃很多亏
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ForkYouPayMevip
· 01-14 01:57
数据垃圾进去,垃圾模型出来,就这么简单啊,很多人还在那儿冤枉算法呢 算法背锅这么多年也够冤的,归根结底还是得从源头抓起 这就是Web3的教训啊,garbage in garbage out,数据不清洗前面全白干 说得对,比起玩参数还不如好好搞数据,事半功倍啊老哥 怪模型不如怪自己的数据集,想过来没这么多人 深以为然,多少项目就栽在数据质量上了 这才是正道啊,80%的问题其实都在预处理那块
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爱发币的阿婆主vip
· 01-14 01:55
数据垃圾进去,垃圾模型出来,这不是常识吗,哈哈 --- 又是一堆人甩锅给算法,真的醉了,根本没看自己喂的啥数据 --- 赞,终于有人说这个了,调参党真的该反思反思 --- 这就是为什么我说数据工程师比算法工程师更值钱,没人想听 --- 清洗数据确实能解决百分之八十的问题,但没人想做这种"无聊"的活 --- 笑死,一堆人copy paste数据集就开始怪模型,活该 --- 所以关键是要找到干净的数据源,其他都是浮云 --- 对对对,垃圾进垃圾出,永远的真理
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SchrödingersNodevip
· 01-14 01:50
数据进垃圾,模型出怪物,这不是常识吗哈哈 果然还是得从源头把把关,调参侠们该醒醒了 深以为然,很多人就爱甩锅给算法,其实自己喂的东西早就烂了 你们有没有遇过那种训练集一塌糊涂结果还怪起模型来的 感觉大部分人都没意识到数据质量有多重要啊 说得对,与其疯狂调参不如先把数据搞利索 这就是为啥好的工程师总在打磨数据那块工作
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链游韭菜王vip
· 01-14 01:50
说得真对,数据垃圾进垃圾出,谁都救不了 garbage in garbage out,就这么简单 前两天我们项目就是这么翻车的,一直怪模型,后来发现是训练集本身就歪了 数据清洗才是大头,可惜很多人都不愿意在这花功夫 这就跟链上交互一样,输入错了地址再强大的合约也白搭
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薛定谔的FOMOvip
· 01-14 01:48
说得太对了,之前也踩过这坑,光调参调到崩溃,最后才反应过来是数据问题。 垃圾进垃圾出这句话真的是血泪教训,得好好反省。 模型就是个镜子,照出来丑是因为源头就脏,修镜子没用。 这就是为什么数据科学家比调参工程师值钱啊,核心还是得把基础打扎实。 天啊,早点看到这篇就不用浪费那么多算力了,心疼钱包。
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