トレーニングセットの外側にあるクエリでモデルをテストする必要があります。これは、トレーニングデータを完全に一致させない入力例でモデルに立ち向かうことを意味し、これを行う簡単な方法は、異なる関心や性格を持つ制限された人々のグループへのモデルへのアクセスを開くことです。フィードバックを収集するためにシステムを設置し、理想的にはユーザーインターフェイス内に直接収集し、この情報を使用してモデルを調整できます。もちろん、これは複数の反復で実行できることに留意してください。
You will need to test the model with queries that stand outside of its training set. This means confronting the model with input examples that do not match its training data perfectly, and a simple way of doing this is to open access to the model to a restricted group of people with different interests and personalities. You can put a system in place to collect their feedback, ideally directly inside the user interface, and use this information to adjust the model. Of course, keep in mind that this can be done over multiple iterations.