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本文介绍了一种名为Metric Match的方法,通过选择样本子集进行人工标注,以更高效地估计LLM裁判的可靠性,将标注成本降低32.5%,并相对于随机选择实现了0.838的胜率。
GRASP 提出了一种几何感知、基于交互的可扩展预训练数据归因方法,该方法对子集动态进行建模,在任务级秩相关上比现有加性方法提升超过两倍,同时降低了计算成本。