数据质量对大模型至关重要，获取真实世界数据是长期课题。书籍《Cooking Data》探讨数据的复杂性，强调数据与社会文化的交织，反思数据生产过程中的不平等和文化盲点。研究者需关注现场调查中的礼物分配，以维护与当地人的关系，确保数据质量。
半监督学习算法可以改善有监督学习算法的样本复杂性，但对于二元高斯混合模型，没有任何半监督学习算法可以改进标记的最小最优统计误差率或无监督学习算法的性能。然而，在真实世界的数据上，实验证明半监督学习算法仍然可以优于无监督学习和有监督学习方法。
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