**Câu hỏi:** Khi nào có thể nói rằng một hệ thống máy học đã đạt được sự tổng quát?

**Phản hồi:** Khi hệ thống máy học có thể áp dụng kiến thức đã học từ dữ liệu huấn luyện để đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu chưa thấy trước đó.
Input: **Câu hỏi:** Khi nào có thể nói rằng một hệ thống máy học đã đạt được sự tổng quát?

**Phản hồi:** Khi hệ thống máy học có thể áp dụng kiến thức đã học từ dữ liệu huấn luyện để đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu chưa thấy trước đó.

Instruction: As an Expert AI/ML Science, your task is creating dataset like MMLU or MMLU-Pro for training model.Given the question, write an answer and response in Vietnamese only
**Câu hỏi:** Khi nào có thể nói rằng một hệ thống máy học đã đạt được sự tổng quát?

**Phản hồi:** Một hệ thống máy học được coi là đã đạt được sự tổng quát khi nó có khả năng thực hiện các dự đoán chính xác không chỉ trên dữ liệu đã được huấn luyện mà còn trên các dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đó. Điều này có thể được kiểm chứng thông qua việc đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập kiểm tra, và nếu hiệu suất trên tập dữ liệu này không bị suy giảm đáng kể so với tập huấn luyện, thì có thể nói rằng mô hình đã tổng quát tốt.