样题和正式试卷差距大吗

许多人工智能初学者对大模型训练感到莫测高深，尤其是对数据集的划分感到迷茫。训练集还好说，验证集和测试集是什么鬼？字面上看，没啥区别啊？

一、以高考为例说一下

参加过高考的小伙伴们都有一份痛苦又绝望的回忆！题海战术轮番轰炸，目的是通过无数次训练，能够在最后一个决定命运的考试中取得好成绩。同样是试卷，平时练习的试卷可以看做是训练集；学校阶段性统一组织的模拟测试，可以看做是验证集；而最后一次全国统一时间的高考试卷，可以看做是测试集。

说详细点儿，如果把试卷看做是数据集，那么训练集就是你可以反复练习、训练的试卷集合，例如历年高考真题；而验证集，就是学校找来了一些你平时接触不到的模拟试卷，用来检验你平时训练的成果，但不能最终决定你的命运，你可以根据验证集调整你的学习和训练方法；最后的测试集，则是一锤子买卖，每年6月7、8、9日三天的高考试卷，真正决定你命运的时刻！

这么比较，你明白了吗？

二、回到大模型再说一下

通常，大模型在某一个数据集上训练时，要把数据集（Data Set）分成两部分，大部分用于训练模型参数，称为训练集（Training Set）；小部分用于验证训练成果，并根据训练结果调整模型参数，称为验证集（Validation Set）。训练好了，验证完了，模型就成了。

模型好不好，关键还要看其在未知数据上的表现。这些用于测试模型泛化能力（精准预测未知数据的能力）的新数据，称为测试集（Test Set）。测试集仅在模型训练完成并且所有调参工作结束后使用一次，它不参与模型的开发和训练过程，确保评估结果的公正性和客观性。

为了便于操作，许多时候会把一个数据集分为三部分，训练集、验证集和测试集。测试集自始至终作为未知数据，只在模型训练好以后用于最后一次测试，训练和验证时你可以当他不存在。