拟合就是内插值可参考,外插值放屁,如能回归就是内插值可用,外插值可参考。
不论怎样都要审核验证,区别只是成本高低。
LLM的应用领域主要就是搜索引擎(包括知识库索引),以及代码生成和翻译,都是内插值且交互都以用户验证收尾。
AI们应该花时间做好本份的工作,少做扯淡的万能助手,少做外插值的应用。
内插值和外插值是什么意思?
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内插就是输入在训练集空间内,模型预测往往表现的很好,外插或者叫外推,幻觉往往出现在这里。
可以用线性拟合中的插值来类比。
soga👍