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Hongliang Chi

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TOOL · CL_62778 · Jun 1 · 04:00

新框架通过序列决策统一数据选择

研究人员开发了一个新框架，将数据选择视为一个序列决策问题，利用动态规划来寻找最优选择序列。该方法统一了现有的 Data Shapley 等方法，揭示它们是序列问题的近似，并分析了选择最优性如何随着效用曲率的退化而降低。提出的基于二分图的代理模型提供了可扩展的贪婪选择，并具有可证明的保证，在经典机器学习基准和大规模 LLM 微调数据的实验中显示出显著的改进。