Die Qualität der Aufgabenauswahl kann von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden, die über die reine Aufgabenvielfalt hinausgehen. Einige alternative Faktoren könnten sein:
Aufgabenschwierigkeit: Die Schwierigkeit einer Aufgabe kann einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Aufgabenauswahl haben. Eine ausgewogene Mischung aus einfachen, mittelschweren und schwierigen Aufgaben kann dazu beitragen, dass das Modell robustere und vielseitigere Fähigkeiten entwickelt.
Aufgabenrelevanz: Die Relevanz der ausgewählten Aufgaben für das übergeordnete Lernziel kann entscheidend sein. Wenn die Aufgaben nicht repräsentativ für die tatsächlichen Anwendungsfälle sind, kann dies zu einer schlechteren Generalisierung führen.
Aufgabenkomplexität: Die Komplexität der Aufgaben kann die Lernfähigkeit des Modells beeinflussen. Zu einfache Aufgaben könnten zu einem Mangel an Herausforderung führen, während zu komplexe Aufgaben zu Überanpassung führen könnten.
Datenqualität: Die Qualität der Trainingsdaten für jede Aufgabe ist entscheidend. Wenn die Daten unzureichend, ungleichmäßig oder ungenau sind, kann dies die Leistung des Modells beeinträchtigen.
Aufgabeninteraktion: Die Art und Weise, wie die ausgewählten Aufgaben miteinander interagieren, kann die Lernfähigkeit des Modells beeinflussen. Eine sorgfältige Auswahl von Aufgaben, die sich ergänzen und verschiedene Aspekte abdecken, kann zu einer besseren Generalisierung führen.