nlp中改进模型时，是不是要去掉随机种子

在NLP中改进模型时，通常会使用随机种子来初始化模型参数，以便训练过程中产生不同的参数组合以提高模型的泛化能力。然而，在某些情况下，去掉随机种子可能会提高模型的稳定性和可重复性。

例如，在使用深度学习框架时，如果不使用随机种子，每次运行训练过程时，模型参数将会随机初始化，这可能会导致训练出的模型结果不稳定。因此，在这种情况下，使用随机种子来初始化模型参数是非常必要的。

另一方面，如果需要比较不同算法或模型的性能，去掉随机种子可能会更加公正和客观。这是因为每次运行实验时，模型参数都会随机初始化，从而消除了随机因素的影响，使得实验结果更加可靠和可重复。

因此，是否去掉随机种子取决于具体的情况和需求，需要根据实际情况进行选择。