Да, риск переобучения также существует и для языковых моделей, особенно для моделей с большим количеством параметров и сложной архитектурой. Однако, при обучении языковых моделей обычно используются различные методы регуляризации, которые помогают предотвратить переобучение.

Регуляризация - это методика, которая используется для борьбы с переобучением модели. Она заключается в добавлении дополнительных ограничений к обучению модели, которые уменьшают сложность модели и, таким образом, предотвращают переобучение. Одним из наиболее популярных методов регуляризации является L2-регуляризация, при которой к функции потерь модели добавляется штраф за большие значения параметров модели. Это позволяет сделать модель более устойчивой к шумам в данных и предотвратить переобучение.

Кроме того, для борьбы с переобучением языковых моделей также используются другие методы, такие как обрезка градиента, дропаут, нормализация батчей и другие.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence