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COPA: Comparing the Incomparable to Explore the Pareto Front
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过相对排名近似目标的累积分布函数，解决机器学习中多个目标的比较与聚合问题。这一方法使得原本不可比较的目标转化为可比较的，帮助实践者有效导航帕累托前沿，尤其在大语言模型选择和自动机器学习基准测试中展现潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过相对排名近似目标的累积分布函数，解决机器学习中多个目标的比较与聚合问题。
- 该方法使得原本不可比较的目标转化为可比较的，帮助实践者有效导航帕累托前沿。
- 在大语言模型选择、领域泛化和自动机器学习基准测试中，该方法展现了巨大的潜力。
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