BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-17T00:00:00Z All Models Are Wrong, Some Are Useful: Model Selection with Limited Labels 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 MODEL SELECTOR model models 信息采样 标注成本 预训练模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
