提G泛化能力

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 強(qiáng)調(diào)擁有多樣化、G質(zhì)量的數(shù)據(jù)的重要性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI可以提G泛化能力，并使模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好。

減少對(duì)模型復(fù)雜性的依賴(lài)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 側(cè)重于使用G質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)使簡(jiǎn)單模型實(shí)現(xiàn)相似甚至更好的性能，從而降低計(jì)算和資源需求。

更容易進(jìn)行微調(diào)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 使通過(guò)擴(kuò)充或優(yōu)化用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來(lái)微調(diào)模型更容易。無(wú)需大幅修改模型架構(gòu)或重新訓(xùn)練模型即可提G特定任務(wù)性能。

對(duì)抗性攻擊的魯棒性

通過(guò)使用多樣化的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI協(xié)助模型抵抗對(duì)抗性攻擊。G質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型難以被輸入欺騙。

遷移學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 鼓勵(lì)遷移學(xué)習(xí)，在大型數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的模型為較小 的特定任務(wù)數(shù)據(jù)集微調(diào)。擁有縮短訓(xùn)練時(shí)間并提G性能的優(yōu)勢(shì)