在大模型项目研发过程中，数据划分是一项至关重要的工作。合理的数据划分策略可以帮助你更好地评估模型性能，同时避免模型的过拟合或欠拟合问题。本文将从数据划分的基本策略、常见问题及解决方案出发，详细介绍数据划分在大模型项目中的具体操作与注意事项。 一、确定划分策略 数据划分的核心是如何合理地分配训练集和测试集，以保证模型训练的充分性与评估的准确性。常见的数据划分比例有 7:3、8:2 和 9:1，具体选择哪种比例取决于数据集的大小以及模型的实际需求。 1、7:3 比例 适用场景：当数据量较大且希望留