当应用于大型语言模型（LLM）时，如果模型逐字复现其训练数据中的片段，那么“曲线过拟合”这个术语就被误用了。这种特定的行为并非真正的过拟合，过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据样本上表现糟糕。该术语的误用旨在欺骗那些不熟悉统计算法和神经网络的人。 AI
影响 澄清了技术术语，防止关于LLM能力和局限性的错误信息。
排序理由 该条目讨论了在LLM背景下技术术语的误用，属于评论范畴。
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😀 I know very well (and faced several times) curve overfitting: it's a term related to models working very well on the "training data", but badly on new samples outside that set. Using the term for LLM output reproducing verbatim fragments of the training data is just mischaracte…