我們在 Training 的過程的中，一個很重要的 Part 就是如何出一個 Powerful、Useful 以及 Effcient 的 Model，但另一個很重要的 Part 就是我們對 dataset 的處理。舉個例子來說，如果我們的 dtaset不夠多，我們可以透過一些技巧來增加我們的 dataset 數量，像是一些 argumentation 的方法，而這一部份延伸出去又可以探討這些argumentation 的方法是要在 CPU 上執行還是在 GPU 上執行更有效率等等議題;又或者說，如果我們今天的 dataset 真的很大怎麼辦QQQ，可能全部 dataset 取出來的時候就已經超過 GPU 記憶體大小了QQQQQQQ 那我們可能可以考慮用 CPU 的 RAM 或者用 PICKLE 的方式去存取這個資料等等。這一個部分種類繁多，我們就盡力說吧XDDDD
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