算法论文8
复旦提出 RSR 指标助力推理蒸馏数据筛选
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AI 摘要
复旦等研究者：现有数据筛选法难衡量推理蒸馏数据适配度，提出 RSR 指标，兼顾信息性与对齐程度，与学生模型训练效果相关性达 0.86，有实用潜力。
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「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
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