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ICLR 2025 杰出论文：一次训练就能计算数据价值——AI 版权和数据治理的新突破
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文提出了In-Run Data Shapley方法，实时追踪训练数据对模型的贡献，解决了传统方法计算复杂度高的问题。研究表明，数据价值在训练过程中会变化，精心策划的数据集可能仍包含负面数据，强调了数据治理的重要性。该方法为AI版权和数据质量提供了新视角，具有广泛的应用前景。
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关键要点
- 提出了In-Run Data Shapley方法，实时追踪训练数据对模型的贡献。
- 解决了传统方法计算复杂度高的问题，适用于大规模模型。
- 数据价值在训练过程中会变化，强调数据治理的重要性。
- 即使是精心策划的数据集仍可能包含负面数据，需进行过滤。
- 该方法为AI版权和数据质量提供了新视角，具有广泛的应用前景。
- 实验结果显示训练数据对生成AI有贡献，可能改变版权评估方式。
- 识别和移除低质量数据，提高模型训练效率和质量。
- 未来可能影响AI版权诉讼、数据市场定价机制和模型训练透明度。
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