浅谈大模型的AI的深度学习的幻觉密度差

1.ai幻觉的监听以及数据的传输，不断地调度，去喂饱数据，数据的普遍性导致幻觉差，数据量太B使得垃圾数据的清理多重构，导致查重复购，脏数据不能排除，脏数据这块处理和批处理无法得到缓存的清理，导致有些报错，无法的得到理想的答案，脏数据的输出，以及输入，就无法训练的数据使得数据批处理文件的图像重构，使得数据无法得到完善，以及报错的浮渣的情况，那么要进行第二次重构数据流的脏数据的堵塞，那么要通过数据冲回原来的字段，进行调节监督学习，以及半监督学习，数据量虽然大，但是数据的脏数据就是越来越多，数据量的提升，数据组的脏数据不断完善，导致数据组的变量不稳定，偶尔大模型讲不出来，而且乱投映射，数据的虚幻的境界

大模型是数据重构的采集器，也是拆机器，也是拆项目架构，可想而知数据大，但是不是绝对的精准投喂，并不是精准数据，那么要不断地三阶到六阶重构，数据流的不断返回值，精准数据绝对是没有的，只是数据的维护，以及数据的检索需要不断地训练精准数据模型使用，数据永远有限的，但是数据量之所以大，但是数据量的维护性，没有百分百正确数据，脏数据普遍比较多，不那么精准