DataInf: 在经过认证的 LLMs 和扩散模型中高效估计数据影响力

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该文介绍了一种名为DataInf的高效影响力近似计算方法,适用于大规模生成型AI模型。DataInf利用易于计算的闭合形式表达式,在计算和内存效率方面优于现有的影响力计算算法。实证评估表明,DataInf能够准确地近似影响力分数,并且比现有方法快几个数量级。在应用中,DataInf能够更好地识别出影响最大的微调示例,并且可以帮助识别出错误标记的数据点。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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