Да, риск переобучения существует и для языковых моделей, особенно когда они имеют огромное количество параметров и обучаются на больших объемах данных. В таких случаях, модель может заучить детали входных данных и потерять обобщающую способность, что может привести к низкой точности на новых данных.

Одним из методов борьбы с переобучением является регуляризация. Это техника, которая добавляет дополнительные условия к обучению модели, чтобы предотвратить ее заучивание входных данных. Регуляризация может быть реализована различными способами, например, добавлением штрафов за большие значения параметров модели или сокращением числа параметров.

Для языковых моделей регуляризация может быть осуществлена путем использования различных методов, таких как отбор признаков, сокращение размерности векторных представлений слов или добавление штрафов к функции потерь модели. В целом, регуляризация является важным инструментом для борьбы с переобучением в языковых моделях и других задачах машинного обучения.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence