使用executescalar方法的详解

避免ChatGPT的过拟合问题需要以下步骤： 数据清洗 数据清洗是避免过拟合的第一步。需要对语料进行去重、过滤无效对话、清洗夹杂的噪声和异常值等处理，以保证输入数据质量。在这个过程中，需要注意保留有代表性、多样性的数据，同时删除低质量、重复的数据。在进行清洗时，可以参考一些现有的开源工具，如NLTK、SpaCy等。 数据增强 为了增加模型泛化能力，可以对数据进行扩增。数据增强的方法包括：同义词替换、插入、删除、重复等。这些方法可以通过一些