1.训练数据是什么意思

模型训练重点在于数据的数量与质量？其实还有一个关键因素——数据的出场顺序对此，微软亚洲研究院提出了一种全新的文本数据组织范式DELT（Data Efficacy in LM Training），通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能。

调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模（插图

2.训练数据为什么要打乱顺序

△数据效率与效能提升该方法用优化训练数据的组织方式来让语言模型学得更好，还不用增加数据量或扩大模型规模来看看是怎么做到的训练样本的组织顺序很关键首先，我们先来理清几个概念在语言模型训练中，数据使用效率至关重要。

3.训练数据较多时更容易发生过拟合

现有研究多关注于数据效率（Data Efficiency），即如何通过数据选择提升模型训练效率并保持优异性能然而，数据效能（Data Efficacy），即如何通过数据组织增强模型训练表现，却常常被忽视。

4.训练数据不足时,可以怎样处理

以烹饪为例，数据效率就像在市场挑选新鲜、合适的食材，而数据效能则像名厨把握投放调料的时机与分寸，让菜品发挥出最佳风味数据组织的重要性为了避免过拟合，当前的大语言模型往往在海量数据上进行训练，并且训练的次数非常有限，甚至仅进行一次完整的训练周期（epoch=1），这与早期模型依赖多次迭代训练（epoch

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