研究者提出组合式数据选择框架CDS
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研究者提出组合式数据选择框架CDS
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AI 综述
Luyang Zhang 等在 arXiv 论文（arXiv:2610.14028）中提出面向 LLM 微调的组合式数据选择（CDS）框架，将打分归因与子集选择分离，并刻画训练样本间的非可加交互。 论文同时给出两阶段算法 Mixture-then-Select：先决定各领域取多少样本，再按归因分数在领域内排序选择。作者称理论上该算法与最优子集的差距与选择规模呈线性、与数据池规模无关。
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最新进展10月27日 12:00
Pick the Mixture, Not the Samples：面向 LLM 的组合式数据选择方法报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AIPick the Mixture, Not the Samples：面向 LLM 的组合式数据选择方法
一项 arXiv 研究提出组合式数据选择（CDS）框架，将打分归因与子集选择分离，并刻画训练样本间的非可加交互。其两阶段算法 Mixture-then-Select 先决定各领域取多少样本，再按归因分数在领域内排序，理论上与最优子集的差距与选择规模呈线性且与数据池规模无关。
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- 可比范围当前
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- 910月27日 15:00
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