BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-12T00:00:00Z

Capturing the Temporal Dependence of Training Data Influence

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内容提要

本研究探讨了传统数据影响估计方法在现代训练中的有效性，特别是数据顺序的敏感性。提出了一种新的逐个剔除影响的方法，并引入数据价值嵌入技术。研究表明，训练初期和后期的数据点对模型有显著影响，为数据选择提供了新策略。

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标签

估计方法 数据影响 数据选择 数据顺序 逐个剔除