第27天：大型语言模型（LLMs）的正则化技术
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。发表于：。Introduction As LLMs (Large Language Models) grow in complexity and scale, regularization techniques become essential for preventing overfitting, enhancing generalization, and stabilizing...
随着大型语言模型（LLMs）复杂性的增加，正则化技术变得尤为重要。正则化可以防止过拟合，提高模型对新数据的泛化能力。常见的正则化方法包括：1. Dropout（随机丢弃神经元）；2. 权重衰减（惩罚大权重）；3. 提前停止（监控验证性能）；4. 层归一化（稳定训练）；5. 数据增强（丰富训练数据）。选择合适的正则化策略需考虑模型规模和数据集特点。
