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全新预训练数据筛选方案，让数据效率提升10倍！配置仅需fastText评分器｜港科大vivo出品
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原文中文，约5000字，阅读约需12分钟。
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内容提要
vivo与香港科技大学联合提出的PreSelect方法是一种高效的数据筛选技术，通过计算数据的预测强度来评估其对模型能力的贡献。该方法显著降低了计算成本，提升了数据筛选的效率和质量，实验结果表明其在多项任务中优于传统方法，验证了其有效性。
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关键要点
- vivo与香港科技大学联合提出的PreSelect方法是一种高效的数据筛选技术。
- PreSelect方法通过计算数据的预测强度来评估其对模型能力的贡献，显著降低计算成本。
- 该方法只需训练一个基于fastText的评分器，减少10倍的计算需求。
- PreSelect方法的优势包括客观性、泛化性、轻量级和高细粒度的样本筛选能力。
- 实验结果表明，PreSelect方法在多项任务中优于传统方法，验证了其有效性。
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延伸问答
PreSelect方法的主要优势是什么？
PreSelect方法的优势包括客观性、泛化性、轻量级和高细粒度的样本筛选能力。
PreSelect方法如何评估数据的预测强度？
PreSelect方法通过计算不同模型在数据上的loss有序性，评估数据对特定能力的贡献。
使用PreSelect方法可以减少多少计算需求？
使用PreSelect方法可以减少10倍的计算需求。
PreSelect方法与传统数据筛选方法相比有什么不同？
PreSelect方法更客观，减少了对人工启发规则的依赖，筛选过程更具泛化性。
PreSelect方法在实验中表现如何？
实验结果表明，PreSelect方法在多项任务中优于传统方法，平均提升了3%。
PreSelect方法的核心思想是什么？
PreSelect方法的核心思想是通过数据预测强度衡量模型loss与下游任务表现的一致性。
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