深度之眼【1v6】预训练大模型背景下的知识问答与对话生成

任务类型：选择适合任务类型的数据集可以更好地评估模型的性能。例如，对于文本分类问题，使用公共数据集（例如CoNLL）可能比使用专门为该任务训练的数据集更有效。

可访问性和可用性：选择可访问性和可用性较好的数据集可以保证数据的质量和可用性，同时也可以减少数据处理的成本。

在训练过程中，还需要注意以下几点：

数据集的选择：选择合适的数据集进行训练，对于模型的性能提升具有重要作用。

超参数的调整：调整超参数，以提高模型的性能。

正则化的使用：使用正则化技术来减少过拟合，提高模型的泛化能力。