技术观点:过滤是糟糕的质量控制,应关注训练数据分布
giffmana · x · 2026-08-24
讨论训练数据预处理策略，反对过度依赖过滤器进行质量控制。作者认为，除明显的垃圾文件外，所谓的“智能过滤”往往会误删有价值的数据（如看似无意义的文件名）。建议将问题视为“选择”而非“过滤”，重点关注训练数据的分布，以最大化多样性并塑造模型的潜在表示，这对应 MetaCLIP 的核心理念。
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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