데이터 불균형은 모델을 훈련할 때 특정 클래스나 패턴에 치우쳐 학습하는 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 방지하려면 데이터를 균형 있게 조정하는 작업이 필요합니다. 클래스별로 데이터를 증강하거나 일부 데이터를 표본화해 균형을 맞출 수 있습니다.

전처리가 잘된 데이터는 모델 훈련의 효율성을 높이고, 결과적으로 더 높은 품질의 언어 모델을 개발하는 데 기여합니다.