Специалист обучает модель, которая демонстрирует высокую производительность на обучающем наборе данных, но плохо работает на оценочных данных. Каково наиболее вероятное объяснение?

Если модель демонстрирует высокую производительность на обучающем наборе данных, но плохо работает на оценочных данных, это является классическим признаком переобучения. Переобученная модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, включая шум и случайные вариации, вместо того чтобы изучать общие закономерности. В результате она не может эффективно обобщать новые, ранее не виденные данные. Недообучение, наоборот, означает, что модель недостаточно хорошо изучила закономерности даже в обучающих данных. Prompt engineering относится к настройке входных данных для больших языковых моделей и не является причиной такого поведения. Предвзятость модели (bias) может влиять на производительность, но не проявляется как высокая точность на обучении и низкая на оценке.