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这意味着，单纯依赖关键词密度的时代正在过去， 语义相关性与上下文连贯性 成为核心指标

建议： 将📌核心信息放🎉在内容前128个token以内，提高被完整抓取的概率

这样做可以帮助模型学到更通用🔥的语义表征，从而在百度搜索的各种查询变体中表现更稳定

白静芳

四、关注长文本的截断与分段 百度搜索对网页内容的理解往往依赖模型对长文本的处理能力

六、正则化与防止过拟🎊合💡 微调时如果数据量小，模型容易记住噪声而非泛化特征

同时， 不要盲目追求模型复🌈杂度 ，简洁、准确、可解📢释的方案往往在实际搜索环境中更可靠

从预训练语言模型到搜索优化：十招实战调优技巧

百度搜索模型对实体识别的敏感度较高，使用一致的实体标注能显著提升相关性得分

早停 ：监控验证集性能，在过⭐拟合🔮前停止训练

九、迭代测试与💪A/B比较 每次调优后，建议在真实或模拟的搜索场景中进行对比测试