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「过拟合」找到 54 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…这么判断。追求效果上限，比如医疗影像加报告跨模态查询，直接上端到端多模态Embedding，但前提是你得有足够的标注数据，不然容易过拟合。快速落地，比如电商搜索，可以用伪多模态加CLIP再加Rerank，先跑通再优化。成本敏感的场景，比如中小公司内部知识库，视觉caption加文本RAG就够了，别一上来就搞复杂的。 这里有个坑，很多人以为多模态RAG能解决所有图文问题，其实 前提是图文之间有强相关性。比如一张产品图和它的参数表，这是强相关；但一张风景图和一段无关的描述，强行做…
匹配口述回答：…试，但重试仍失败时必须进入明确的降级路径。评测集还要包含历史回归样本与新出现的线上切片，避免只针对当前几个 bad case 调到过拟合。 Prompt 注入和越权不能只靠一句‘忽略恶意指令’。系统消息、用户输入、检索文档和工具返回需要区分信任级别；外部内容只作为数据，不能获得修改系统规则的权限。工具参数在执行前还要做类型、范围和权限校验，高风险写操作需要二次确认或人工审批。这样才能把自然语言约束落到确定性的执行边界。 还要注意，要求模型展示完整思维过程并不是可靠性的保证。生…
匹配口述回答：…所以我会先确认模型上限，再判断Prompt。 另外，Prompt调优有个常见失败场景，就是指标震荡时你可能觉得是随机波动，但其实是过拟合了某个小样本集。所以上线前我会特别关注在留出集上的表现，如果留出集指标不升反降，那就要警惕。这个留出集怎么构造，其实也有讲究。 所以整体上，我更倾向把定量和定性结合起来，先跑量化指标，再用人工和对抗测试兜底，最后用A/B验证。这样既不会过早放弃，也不会无谓消耗精力。 本质问题：Prompt优化边际递减，判断何时停止 定量指标：准确率、生成质量…
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