क्या है? लेबल स्मूथिंग?

तकनीकें जो मॉडल सामान्यीकरण को बेहतर बनाने के लिए संशोधित प्रशिक्षण उदाहरण बनाती हैं।

एक पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग विधि जो निम्न-रैंक एडाप्टर मैट्रिसेस जोड़ती है।

मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित या मूल्यांकन करने के लिए मानव-जोड़े गए लेबल या मेटाडेटा का उपयोग किया जाता है।

एक सरल संदर्भ मॉडल का उपयोग यह तुलना करने के लिए किया जाता है कि क्या अधिक जटिल दृष्टिकोण वास्तव में परिणामों में सुधार करते हैं।

मजबूती या सटीकता में सुधार के लिए कई मॉडलों से भविष्यवाणियों का संयोजन।

कोई मॉडल प्रशिक्षण सेट के बाहर नए, अनदेखे डेटा पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।