Although the ground-truth labels are compiled from reliable sources, participants are expected to report basic data-quality checks. The goal is not to re-validate labels, but to demonstrate a systematic approach that reduces the impact of data-driven noise on the model. Checks such as duplicate record control, extreme-value screening, flagging inconsistent profile samples, or investigating samples that behave abnormally during training should be summarised clearly and concisely.
- TranslateGemma-27B-it
- Gerçek verilere dayalı etiketler güvenilir kaynaklardan derlenmiş olsa da, katılımcılardan temel veri kalitesi kontrollerini bildirmeleri beklenmektedir. Amaç, etiketleri yeniden doğrulamak değil, veri kaynaklı gürültünün model üzerindeki etkisini azaltan sistematik bir yaklaşım sergilemektir. Yinelenen kayıtların kontrol edilmesi, aşırı değerlerin taranması, tutarsız profil örneklerinin işaretlenmesi veya eğitim sırasında anormal davranış sergileyen örneklerin incelenmesi gibi kontroller açık ve öz bir şekilde özetlenmelidir.