数据选择优于过滤，通用模型训练不应设过滤器
giffmana · x · 2026-08-23
关于训练数据处理的讨论指出，应将问题框架化为“数据选择”而非“数据过滤”。在通用模型场景下，随着算力增加，几乎所有数据都有用；但在特定实际用例中，针对特定分布的“选择器”比通用的过滤器更有效。除非算力受限或不需要通用模型，否则应避免使用“智能”过滤器，而应采用选择策略。
所属事件:训练数据「过滤还是选择」之争：文本派反击视觉结论(5 条相关)→
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