本研究提出了一种快速跨数据集剪枝（SCDP）方法，旨在提高自然语言理解中的微调效率。该方法利用TF-IDF嵌入和几何中位数评估样本重要性，并根据数据集大小进行适应性剪枝，从而显著减少计算资源消耗。实验结果表明，该方法在多种任务和数据集上表现优异。

本研究提出了一种名为LossVal的方法，通过在损失函数中嵌入自加权机制，能够高效评估神经网络训练中样本的重要性。实验结果表明，LossVal能够有效识别噪声样本，并区分有用与有害样本，展现出广泛的应用潜力。