某公司建立了一個模型來預測商品價格。該模型在訓練資料上表現良好，但部署後效能顯著下降。該公司應該如何解決這個問題？

模型在訓練資料上表現良好，但在部署後效能顯著下降，這通常是過度擬合（overfitting）的跡象。過度擬合表示模型過於記憶訓練資料的細節和雜訊，導致其在未見過的新資料（部署後的實際資料）上泛化能力差。增加用於訓練的資料量可以幫助模型學習更廣泛的模式，減少對特定訓練樣本的依賴，從而提高其泛化能力和在實際環境中的表現。減少訓練資料量會加劇過度擬合。增加額外超參數或增加訓練時間，如果模型已經過度擬合，可能會使問題惡化，而不是解決它。