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北京大学研究团队最新研究表明，在大模型训练中引入随机噪声对模型性能的影响有限。研究人员通过在训练数据中加入不同比例的随机噪声，测试模型的容忍度。结果显示，模型在面对一定量的“不良数据”时仍能保持较好的性能。该研究提出了一种新方法，增强了模型在噪声环境下的鲁棒性，为未来的大规模数据训练提供了新的思路。