過学習は一般に、モデルが訓練用データの特徴に適合しすぎ、未知のデータにうまく対応できなくなる状態を指す。学習時の成績がよいことと、幅広い場面で有用であることは一致しない。
本記事でSunoの製品責任者が説明するのは、利用者の反応に合わせて調整するほど、出力が平均的に好まれる音へ寄る問題である。一般的な技術用語の意味と完全に同一視せず、ここでは好みへの過度な適合という文脈で読む必要がある。
聴きやすい完成曲を求める利用者には有益でも、珍しい音や特定ジャンルの表現を探す作り手には制約となり得る。v6-wildは、その調整を弱める選択肢として説明された。日本の制作現場でも、一回の出力の好ましさと、試行を広げる道具としての有用性は分けて考えられる。