A:一般情况下，数据集越大越好，但这个一般有成立前提。这个答案放在10年前、20年前，答案毋庸置疑是yes。当时很流行一句话“不是拥有最好的算法的人会成功，而是拥有最多数据的人能成如果真的是这样，研究人员表示，这种「越大越好」的策略可能会为强大的人工智能提供一条途径。但这个论点显然值得怀疑。LLM仍然会犯明显的错误，一些科学家认为，更大的模型只是在回
但并非数据集越大越好。以下是一些需要考虑的因素：数据集的质量：数据集的质量是至关重要的。如果数据统计噪声越大，意味着学习算法将输入变量映射到输出或目标变量的问题就越具有挑战性。nake_circles()函数通过noise参数来模拟将噪声添加到样本中。分别创建具有不同噪声的样本数据：
1. 人工智能系统的规模越大，能力是否越强？2. 大型语言模型在数学推导方面容易出错。3. Google的Minerva模型在数学题集中表现出色，引发了AI研究者们的关注。4. 训练更大的语言模型并输数据集数量不足以往的经验来看，使用的数据集越大，模型效果就越好。想开发一个有效、可靠的人工智能解决方案，必须为该模型提供大量相关数据，以便机器能够理解和识别更多的信息。
一般来说，数据集越大，其质量越低。这样清理数据将比分析数据涉及更多的工作。但是，通过仅收集有意义的数据可以减少这种精力消耗。组织应努力收集来自内部和外部来源的高质量数据。小白一枚，finetune的时候，自己的数据集需要多大会比较好？1M,10M还是说需要更大的？当然越多越好我自己也就用了7-8m数据吧，也是能看到效果的。1m太少了。。我
这很违反直觉，因为在保证数据质量的前提下，正常来说，数据集变大，模型应该能对噪声越不敏感，泛化性能更佳。2. 原因分析2.1 有没有可能是因为新数据的标签不够因此更大的数据集并不一定是更好的。因此，对于一个2 分类问题，适当的数据集大小很难确定，需要在
