Thu gọn mô hình

Một trình tạo gần đúng các mẫu trong phân bố huấn luyện của nó. Nếu một mô hình sau này được đào tạo chủ yếu trên các mẫu từ giá trị gần đúng đó, các lỗi và các trường hợp hiếm gặp bị thiếu có thể lan truyền. Việc lặp lại quá trình có thể thu hẹp những gì mô hình thể hiện. Nghiên cứu Tự nhiên năm 2024 điều tra hành vi này ở một số gia đình kiểu mẫu. Việc thiết lập đào tạo có vấn đề. Việc thay thế dữ liệu gốc bằng kết quả đầu ra được tạo khác với việc giữ lại dữ liệu được thu thập độc lập trong khi thêm các mẫu tổng hợp đã chọn. Việc lọc, lấy mẫu, mục tiêu và đánh giá có thể ảnh hưởng đến kết quả. Tránh coi tất cả các chiến lược dữ liệu tổng hợp là một thử nghiệm. Ghi lại quá trình xuất xứ và tạo ra tài liệu đào tạo. Giữ một bộ đánh giá có nguồn gốc độc lập mà mô hình đang được đánh giá không tạo lại. Đo lường các danh mục hiếm và tính đa dạng cũng như độ chính xác trong trường hợp thông thường, vì mức trung bình có thể che giấu việc mất phạm vi bảo hiểm. Khi thử nghiệm tăng cường tổng hợp, hãy so sánh đường cơ sở dữ liệu thực, hỗn hợp được đề xuất và các lựa chọn thay thế có liên quan trong cùng một ngân sách. Báo cáo những điều kiện nào được cải thiện hoặc xuống cấp. Một kết luận hữu ích mô tả thiết lập đã được thử nghiệm và sự không chắc chắn thay vì dự đoán số phận không thể tránh khỏi cho tất cả các hệ thống AI.