任務類型：選擇適合任務類型的數(shù)據(jù)集可以更好地評估模型的性能。例如，對于文本分類問題，使用公共數(shù)據(jù)集（例如CoNLL）可能比使用專門為該任務訓練的數(shù)據(jù)集更有效。

可訪問性和可用性：選擇可訪問性和可用性較好的數(shù)據(jù)集可以保證數(shù)據(jù)的質量和可用性，同時也可以減少數(shù)據(jù)處理的成本。

在訓練過程中，還需要注意以下幾點：

數(shù)據(jù)集的選擇：選擇合適的數(shù)據(jù)集進行訓練，對于模型的性能提升具有重要作用。

超參數(shù)的調整：調整超參數(shù)，以提高模型的性能。

正則化的使用：使用正則化技術來減少過擬合，提高模型的泛化能力。

??