在机器学习领域，目标数据集和基线数据集有着特定的含义和应用场景，两者还可以进行转换使用来实现大模型的调试。 1. 基线数据集：通常是一个已经存在的、具有一定代表性和稳定性的数据集，它常被用作参考标准。在模型训练和评估过程中，基线数据集可用于建立初始的性能指标，为后续的实验和改进提供对比依据。比如，在图像分类任务中，可能会使用公开的标准图像数据集（如 CIFAR - 10）作为基线数据集来评估不同模型的初始性能。所以基线数据集相对比较容易获得。 2. ...

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