为什么模型训练数据多样性很重要？

我们知道一个线性函数可以将平面空间划分成两部分，当有足够多的线性函数，加非线性变换的时候，它就具备都任意高维空间的划分能力。在自然语言大模型它的参数量是非常足的，可以做很多很多事情，做一些简单的任务自然是不在话下。但是对于我们这个大模型（大脑）也需要进行开发，达到 100% 的利用率，只有一种办法，让学习训练的数据具备足够的多样性。

举个例子，假设有苹果 （🍎），香蕉（🍌），让模型辨别输入的是苹果还是香蕉，我们可能可以通过两种方式辨别这两种水果，一个是颜色，另一个是形状，如果我们模型已经学会通过形状（模型大脑开发度不足 30%）来区分这种两种水果了，那么它就不会进一步去想还可以通过颜色去区分，因为目标函数的损失已经是 0 了，不会再更新模型的网络参数了。

• 那么要如何让模型会同时具备用形状和颜色这种特征来（模型大脑开发度再提升一些 40%）区分这两种水果呢？

  那就只有增加数据多样性，通过构造相关易混淆的数据，例如把西红柿（🍅），梨（🍐）也一起加入训练，来进一步开发模型的能力，它就会习得更细致的特征来完成水果辨别的任务了。