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研究提出大模型组合数据选择框架CDS
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AI 综述
2026年10月14日，arXiv发布的机器学习研究针对大语言模型微调中的跨领域互补与样本非加性交互问题，提出了组合数据选择（CDS）框架与两阶段算法Mixture-then-Select。该算法通过将归因与选择解耦，首先确定各领域的样本抽取配比，再在各域内按归因得分筛选样本。实验结果显示，该算法表现相较强基线提升了20%至54%，理论差距与数据池规模无关，并能扩展至带预算约束的数据采购场景。
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最新进展10月14日 12:00
研究提出CDS框架及Mixture-then-Select算法，实验表现较强基线提升20%至54%。报道时间线
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10月14日
- arXiv 机器学习选配比而非挑样本：面向大语言模型的组合数据选择
针对大语言模型微调中跨领域互补与样本非加性交互问题，研究提出组合数据选择（CDS）框架与两阶段算法 Mixture-then-Select。该算法将归因与选择解耦，先确定各领域的样本抽取配比，再在各域内按归因得分筛选样本。实验显示其表现比强基线提升 20% 至 54%，理论差距与数据池规模无关，并可扩展至带预算约束的数据采购场景。
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