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　　：用于训练大模型的样本集合，模型从其中学习数据的分布、特征和规律，是模型能力的核心来源。

　　：训练过程中用于评估模型泛化能力的样本集合，不参与模型参数更新，用于调整超参数、防止过拟合。

　　：训练完成后用于最终评估模型性能的样本集合，与训练集、验证集无交集，结果更具客观性。

　　：数据集中的单个数据单元，可分为文本样本、图像样本、语音样本等，是模型学习的最小单位。

　　：样本中能够表征其属性的信息，如文本的词向量、图像的像素值、语音的频谱特征。

　　：样本对应的目标输出，在监督学习中用于计算模型预测值与真实值的误差，如分类任务的类别、回归任务的数值。

　　：数据集中样本特征和标签的概率分布情况，模型训练的目标是拟合真实的数据分布。

　　：数据集包含的样本数量，通常规模越大，模型学习到的规律越全面，但训练成本也越高。

　　：将原始数据按一定比例（如 7:2:1）拆分为训练集、验证集、测试集的过程，确保各集合数据分布一致。

　　：具有固定格式和组织形式的数据，如数据库表、CSV 文件，特征清晰易提取。

　　：无固定格式的数据，如文本、图像、音频、视频，占现实数据的绝大部分，需预处理后才能被模型使用。

　　：介于结构化与非结构化之间的数据，如 XML、JSON 文件，有一定结构但不严格。

　　：以文字为载体的样本，是自然语言处理大模型的核心训练数据，包括文章、对话、书籍等。

　　：由像素组成的视觉样本，用于计算机视觉大模型训练，如照片、图标、卫星影像。

　　：记录声音信号的样本，用于语音识别、语音合成大模型，如语音对话、音乐片段。

　　：由连续图像帧和音频组成的样本，用于视频理解、视频生成大模型，数据量通常较大。

　　：包含两种及以上数据类型的样本，如带文字描述的图片、带字幕的视频，是多模态大模型的训练数据。

　　：随时间变化的序列数据，如股票价格、气象数据，用于时间序列预测大模型。

　　：以实体和关系为核心的结构化知识数据，如 “人物 - 出生地 - 城市”，用于增强大模型的知识推理能力。

　　：去除数据集中的噪声、错误、重复数据的过程，如删除文本中的乱码、修正图像中的像素错误。

　　：识别并删除数据集中重复或高度相似的样本，避免模型过度学习重复内容，提升泛化能力。

　　：为样本添加标签的过程，分为人工标注、半自动标注、自动标注，是监督学习的关键步骤。

　　：标注结果的准确性和一致性，直接影响模型训练效果，需通过抽检、交叉验证等方式评估。

　　：将连续文本拆分为单词、子词或汉字的过程，如英文按空格分词、中文用 jieba 分词，是文本预处理的基础。

　　：删除文本中无实际语义的词汇，如 “的”“了”“a”“the”，减少无关特征对模型的干扰。

　　：将单词还原为词干形式的过程，如 “running”→“run”，降低词汇维度，提升模型泛化性。

　　：将单词还原为原形的过程，比词干提取更精准，如 “went”→“go”，考虑语法规则。

　　：将数据特征缩放到固定范围（如 [0,1]）的过程，消除不同特征量纲的影响，加速模型收敛。

　　：将数据特征转换为均值为 0、方差为 1 的分布，适用于对数据分布敏感的模型（如 SVM、神经网络）。

　　：针对数据集中的缺失特征，采用填充（均值、中位数、众数）、删除或插值等方式处理，避免模型训练报错。

　　：通过对现有样本进行变换生成新样本的过程，如文本的同义词替换、图像的旋转裁剪，提升模型鲁棒性。

　　：随机遮盖文本中的部分词汇，让模型预测被遮盖的内容，是预训练任务（如 BERT）的核心手段。

　　：通过人工设计或自动提取，将原始数据转换为更具代表性特征的过程，直接影响模型性能上限。

　　：通过算法减少数据特征维度的过程，如 PCA、t-SNE，解决高维数据的维度灾难问题。

　　：通过网络爬虫工具从网页、社交媒体、文献库等渠道获取数据的方式，是大规模数据集构建的常用手段。

　　：借助互联网平台将标注任务分发给大量普通用户完成，降低标注成本，适用于大规模数据集。

　　：由领域专家完成数据标注，标注质量高但成本高，适用于医疗、法律等专业领域的数据集。

　　：公开免费供研究和商业使用的数据集，如 GLUE、ImageNet、COCO，是模型训练和评测的基准。

　　：由企业或机构自主构建、不对外公开的数据集，通常具有特定领域的优势，是商业模型的核心竞争力。

　　：针对特定行业或任务构建的数据集，如医疗数据集、金融数据集、法律数据集，适用于垂直领域大模型。

　　：覆盖多个领域和任务的数据集，如、书籍语料库，适用于通用大模型的预训练。

　　：调整多模态数据中不同模态信息的对应关系，如确保图像与描述文本的一致性，是多模态模型训练的关键。

　　：从原始数据中抽取部分样本构建数据集的过程，分为随机采样、分层采样、欠采样、过采样等。

　　：按标签类别比例抽取样本，确保采样后的数据集类别分布与原始数据一致，避免类别不平衡。

　　：对数据集中的少数类样本进行复制或生成新样本，提升少数类在训练中的权重。

　　：对数据中的敏感信息（如姓名、身份证号、手机号）进行处理，如匿名化、加密，保护用户隐私。

　　：数据集的采集、使用和分发符合法律法规（如 GDPR、《个人信息保护法》），避免侵权风险。

　　：对数据集的更新和修改进行管理，记录不同版本的差异，确保模型训练的可复现性。

　　：用于大模型预训练阶段的海量通用数据，模型从中学习通用语言规律和知识，如 GPT 的书籍语料、BERT 的数据。

　　：用于大模型微调阶段的小批量领域数据，让预训练模型适配特定任务，如客服对话微调数据、医疗问答微调数据。

　　：无需人工标注的数据集，模型通过自身设计的任务（如掩码预测、对比学习）学习特征，如 CLIP 的图像 - 文本配对数据。

　　：包含明确输入和标签的数据集，用于训练模型完成特定任务，如分类数据集、回归数据集。

　　：无标签的数据集，模型从中发现数据的内在规律，如聚类数据集、异常检测数据集。

　　：包含状态、动作和奖励的数据集，用于训练模型通过与环境交互优化决策，如 AlphaGo 的棋谱数据。

　　：由正负样本对组成的数据集，模型通过学习正负样本的差异提取特征，适用于图像检索、文本匹配任务。

　　：包含变量因果关系的数据集，用于训练模型的因果推理能力，如医疗中的 “药物 - 疗效” 因果数据。

　　：用于训练生成式大模型的数据集，如文本生成的小说语料、图像生成的图片集，目标是让模型生成符合逻辑的内容。

　　：用于训练模型理解能力的数据集，如文本分类、情感分析、问答数据集，目标是让模型准确解析输入内容。

　　：数据集中存在的系统性误差，如样本分布不均、标注偏见，会导致模型预测结果出现偏差。

　　：数据集中存在的性别相关偏见，如职业描述中过度关联 “男性 - 程序员”“女性 - 护士”，会让模型学习到刻板印象。

　　：数据集中存在的种族相关偏见，会导致模型对不同种族的样本处理不公，需通过数据平衡优化。

　　：训练数据集与目标应用领域的数据分布差异，会导致模型在目标领域的性能下降，需通过领域适配优化。

　　：数据集中重复或无用信息的比例，冗余度越高，训练效率越低，需通过去重和筛选优化。

　　：从准确性、完整性、一致性、时效性等维度评估数据集的优劣，是模型性能保障的前提。

　　：评估分类任务数据集和模型性能的工具，展示不同类别样本的预测情况，可计算精确率、召回率等指标。

　　：精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估数据集和模型在不平衡类别任务中的表现。

　　：模型正确预测的正样本占实际正样本的比例，适用于关注漏检的任务（如疾病诊断）。

　　：模型预测为正的样本中实际正样本的比例，适用于关注误检的任务（如垃圾邮件识别）。

　　：随着时间推移，目标应用领域的数据分布与训练数据集分布的差异逐渐增大，导致模型性能下降。

　　：数据集中的概念定义发生变化（如 “智能手机” 的概念随技术更新），需更新数据集适配新概念。

　　：根据模型训练和应用反馈，持续更新和优化数据集的过程，是提升模型长期性能的关键。

　　：根据任务需求，从海量数据中筛选出高质量、高相关性样本的过程，提升训练效率。

　　：从大规模数据中提炼出核心样本构建小型高质量数据集的过程，适用于资源受限的模型训练。

　　：源领域的预训练数据集和目标领域的微调数据集组合，用于迁移学习任务，实现知识复用。

　　：在原有数据集基础上新增的样本集合，用于模型的增量训练，避免模型遗忘旧知识。

　　：辅助完成数据标注的软件，如 LabelImg（图像标注）、LabelStudio（多模态标注）、Brat（文本标注）。

　　：用于大规模数据预处理的工具库，如 Pandas（结构化数据）、NLTK/Spacy（文本处理）、OpenCV（图像处理）。

　　：用于存储大规模数据集的技术，如 HDFS、分布式文件系统，支持多节点并行访问。

　　：自动化完成数据采集、预处理、分发的流程，如 TensorFlow Data、PyTorch DataLoader，提升训练效率。

　　：通过计算样本的哈希值快速识别重复数据的技术，适用于大规模文本和图像数据集去重。

　　：将文本词汇转换为低维稠密向量的技术，如 Word2Vec、GloVe，是文本数据的核心特征表示方法。

　　：减少数据集存储空间的技术，如文本的无损压缩、图像的有损压缩，降低存储和传输成本。

　　：利用多线程、多进程或分布式计算加速数据预处理的技术，适用于大规模数据集。

　　：在保护数据隐私的前提下进行数据处理和模型训练的技术，如联邦学习、差分隐私，适用于敏感数据。

　　：分布在多个节点的本地数据集，通过联邦学习技术在不共享原始数据的情况下完成模型训练。

　　：用于评估不同模型性能的标准数据集，如 GLUE（NLP 基准）、ImageNet（CV 基准），是模型对比的统一标尺。

　　：包含大量低频样本（长尾部分）的数据集，模型在长尾样本上的性能通常较差，需针对性优化。

　　：样本数量极少的数据集，适用于小样本学习任务，需通过迁移学习、数据增强等技术提升模型性能。

　　：无目标任务样本的数据集，模型通过预训练知识完成零样本预测，如 CLIP 的跨模态零样本分类。

　　：数据集涉及的用户个人信息保护问题，是数据集构建和使用的核心合规挑战。

　　：数据集的知识产权归属问题，采集和使用版权数据需获得授权，避免法律风险。

　　：大规模数据集训练对算力、存储和带宽的需求，是大模型训练的核心成本制约因素。

　　：包含多种语言的文本数据集，用于训练多语言大模型，如 mT5 的多语言语料库。

　　：针对小众语言构建的数据集，样本数量少，标注难度大，是多语言模型的研究难点。

　　：兼顾数据质量、合规性、可扩展性的数据集，能够支持模型的长期迭代和应用。

　　就在2026年2月15日至16日，也就是中国人民还在享受团圆的时候，菲律宾却拉着他的“域外朋友”美国，一同开着军舰和军机来到了黄岩岛附近，搞起了所谓的“联合巡航”。不过，可没打算惯着菲律宾，他们直接在南海海域组织了海空兵力，展开了一场“战备警巡”。

　　中日关系的走向或许不用乱猜了，已经很明朗了，日本根本没能力挑战中国，这点毋庸置疑。至于两国会不会开战，开火权牢牢掌握在中方手中

　　去年十一月，日本国会的一场答辩让整个东亚地区的空气骤然凝固。 时任首相在回答议员质询时，抛出了一个极其危险的表述，将台海地区的潜在事态与日本自身的“存亡危机”直接挂钩，并暗示这可能触发集体自卫权的行使。 这番言论如同一块投入平静湖面的巨石，瞬间激起了千层浪。

　　平时忙着做饭也没时间收拾自己，今天老公开窍了，带我化了个美美的妆，心情都变好了~#随拍#夫妻日常#日常记录

　　#vlog十亿流量扶持计划 #我的乡村生活 #记录真实生活 #日常 以后重心不会放大叔身上了 因为有更多值得我付出的人和事 以前就想把我们小家过好所以一直忍着 忍到最后还是这样 什么也改变不了，反而更糟糕 ，突然之间就想开了 也没有以前那么内耗了 从现在开始为自己而活

　　新春第一跑竟成永别？54岁跑友离世，给所有爱早起的人提个醒一个54岁男人的最后一步郑州的张大哥走了。今天早上六点半，他跟往常一样穿上跑鞋出门。亲戚群里他还发了条消息：空腹跑个10公里，清清肠胃。一小时后，有人发现他倒在离家两公里的人行道上。120到的时候，人已经不行了。

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　　香港特区政府21日举行宏福苑长远居住安排专题记者会，财政司副司长黄伟纶表示，特区政府计划用现金或以楼换楼的方式收购宏福苑业主业权，这是最快的处理方案。

　　港珠澳大桥，是在“一国两制”框架下，粤港澳三地首次合作共建的超大型跨海综合交通工程。自2009年动工，至2018年通车，建设者们攻克了沉管隧道、人工岛等一系列世界级难题，以120年设计寿命、抵御8级地震与16级台风的雄姿，向世界展现了中国工程的磅礴力量。

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　　就在中国人欢欢喜喜过大年的时候，日本却迎来了一个噩耗，高市早苗突然病情加重，被紧急送往医院，接受长达数小时的检查和治疗。