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All Models Are Wrong, Some Are Useful: Model Selection with Limited Labels
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MODEL SELECTOR框架，用于高效选择预训练模型。通过从未标记数据中采样信息丰富的示例，该框架显著降低了94.15%的标注成本，同时确保选择出最佳或近似最佳的模型。
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关键要点
- 本研究提出了MODEL SELECTOR框架，用于高效选择预训练模型。
- 该框架通过从未标记数据中采样信息丰富的示例来降低标注成本。
- 实验结果显示，MODEL SELECTOR最多可减少94.15%的标注成本。
- 框架确保选择出最佳或近似最佳的预训练模型。
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