來自 tokenbender（@tokenbender）的推文串

成本因素無疑是其中一個重要考量。 另一個原因是，所有資料都會大規模處理，我們不應該在預訓練階段過度擬合可能存在雜訊且品質可能較低的資料。

*過度擬合近期數據 最後，當您決定盡量減少 KLD 時，您會如何設定這些界線？ 如果只是暫時決定，那就不是最佳選擇。 如果基於抽象概念來做決定，就會遇到與 BLT 或 LCM 相同的挑戰。