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自然语言处理工程师在日常工作时，容易犯哪些错误？
2023-08-28 阅读 126
常见错误包括忽视数据质量和标注一致性、训练/测试集泄露或分布不一致、选错或只看单一评价指标导致误判、缺乏系统的错误分析和与简单基线的比较、过度依赖预训练模型而不理解其局限、预处理或分词在不同阶段不一致、实验不可复现和版本管理混乱、部署时忽略延迟、内存、监控与数据漂移，以及对隐私、鲁棒性和模型偏见考虑不足。
更新于 2025年12月25日
