هل فكرت يومًا في توليد إنسان بطول 10 أمتار أو شخص عاش 500 سنة؟ يبدو ذلك سخيفًا، أليس كذلك؟ ومع ذلك، هذا هو بالضبط ما يحدث عند بناء مجموعات بيانات اصطناعية بدون قيود مناسبة.

إليك الفخ: إذا لم تحدد حدودًا واقعية لنطاقات بياناتك، فإنك في النهاية تعرفها بشكل واسع جدًا. النتيجة؟ يتم غمر مجموعة التدريب الخاصة بك ببيانات غير صالحة—حالات حافة لا يمكن أن توجد في العالم الحقيقي.

ثم تقوم بإدخال كل هذا الضجيج إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. النتيجة: إهدار الموارد الحاسوبية، دورات تدريب أطول، ونموذج يتعلم أنماطًا من أمثلة غير صالحة بدلاً من بيانات ذات معنى. إنه مثل تعليم شخص ما القيادة باستخدام أدلة تعليمية من السيارات والطائرات معًا.

الدرس؟ عند توليد بيانات اصطناعية لتدريب النموذج، فإن القيود الصارمة المستندة إلى الواقع ليست مجرد مساعدة—بل ضرورية. حدد أولاً ما هو ممكن فعلاً. كل شيء آخر هو مجرد قمامة.