Bạn đã từng nghĩ đến việc tạo ra một con người cao 10 mét hoặc ai đó đã sống 500 năm chưa? Nghe có vẻ vô lý, đúng không? Nhưng chính xác đó là những gì xảy ra khi xây dựng các bộ dữ liệu tổng hợp mà không có các giới hạn phù hợp.

Đây là cái bẫy: nếu bạn không thiết lập các giới hạn thực tế cho phạm vi dữ liệu của mình, bạn sẽ định nghĩa chúng quá rộng. Kết quả là gì? Bộ dữ liệu huấn luyện của bạn bị tràn ngập bởi dữ liệu rác—những trường hợp ngoại lệ mà không thể tồn tại trong thế giới thực.

Sau đó, bạn đưa tất cả những tiếng ồn này vào mô hình AI của mình. Kết quả: lãng phí tài nguyên tính toán, chu kỳ huấn luyện kéo dài, và một mô hình học các mẫu từ các ví dụ không hợp lệ thay vì dữ liệu có ý nghĩa. Nó giống như dạy ai đó lái xe bằng cách sử dụng hướng dẫn từ cả ô tô và máy bay trộn lẫn với nhau.

Bài học? Khi tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện mô hình, các giới hạn cứng dựa trên thực tế không chỉ hữu ích—chúng cực kỳ quan trọng. Đầu tiên hãy xác định những gì thực sự có thể. Mọi thứ khác chỉ là rác rưởi.