Под "низкой точностью на новых данных" для языковых моделей я имею в виду, что модель может быть обучена на некотором наборе данных, и показывать высокую точность на этом наборе данных, но она может показать низкую точность на данных, которые ей ранее не встречались.

Чтобы проиллюстрировать это, представьте, что у вас есть языковая модель, обученная на новостях. Если вы дадите этой модели предложение из новостей, то она вероятно сможет правильно определить его смысл. Однако, если вы дадите ей предложение из разговорной речи или из какой-то узкой тематической области, например, медицины, то модель может показать низкую точность, потому что ей не хватает информации, чтобы правильно обработать такие данные.

Относительно регуляризации, это методика, которая используется для предотвращения переобучения модели. В контексте языковых моделей, регуляризация может быть достигнута путем добавления дополнительных ограничений на параметры модели в процессе обучения, чтобы избежать слишком высокой точности на тренировочных данных, которые могут привести к переобучению и низкой точности на новых данных. Это может быть достигнуто различными способами, такими как добавление L1 или L2 регуляризации к функции потерь, или добавление дропаута в процессе обучения.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence