Nguyên tắc 'DRY' ('Don't Repeat Yourself') có ý nghĩa gì trong ngữ cảnh phát triển các mô hình NLP?

Huấn luyện mô hình trên nhiều loại dữ liệu khác nhau để tăng tính tổng quát.

Tái sử dụng các thành phần, module hoặc mã nguồn đã được phát triển để tránh lặp lại công việc.

Giảm thiểu số lượng tham số trong mô hình để tránh overfitting.

Đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng và phong phú.