論文の概要: Market-Based Data Subset Selection -- Principled Aggregation of Multi-Criteria Example Utility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02456v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 18:12:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.117562
• Title: Market-Based Data Subset Selection -- Principled Aggregation of Multi-Criteria Example Utility
• Title（参考訳）: 市場ベースデータサブセットの選択 -- マルチクレートリ例の原則的集約-
• Authors: Ashish Jha, Valentin Leplat, AH Phan,
• Abstract要約: コスト関数予測市場(LMSR)を介して、各サンプルを価格設定する市場ベースセレクタを提案する。 LMSRは指数重み付けと凸目標を備えた最大エントロピーアグリゲーションを実装していることを示す。 このフレームワークは、プロンプトレベルの推論と分類のための固定計算の下で、多信号データキュレーションを統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7969777786551429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selecting a small yet useful subset of training data is hard because signals of example utility (uncertainty, rarity, diversity, etc.) are heterogeneous and typically combined with ad hoc weights. We propose a market-based selector that prices each example via a cost-function prediction market (LMSR), signals act as traders, a single liquidity parameter controls concentration, and topic-wise normalization stabilizes calibration. Token budgets are handled explicitly by a price-per-token rule $\rho=p/\ell^{\gamma}$, with $\gamma$ exposing an interpretable length bias; a lightweight diversity head improves coverage. We quantify coverage via topic cluster coverage and effective sample size. On the theory side, we show that LMSR implements a maximum-entropy aggregation with exponential weighting and a convex objective, yielding transparent knobs for aggregation strength. Empirically, on GSM8K (60k-token budget) the market with diversity achieves parity with strong single-signal baselines while reducing seed variance and incurring $<\!0.1$ GPU-hr selection overhead; on AGNews at kept=5-25\% the market (with light balancing) delivers competitive accuracy with improved balance and stability. The framework unifies multi-signal data curation under fixed compute for prompt-level reasoning and classification.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータの小さいが有用なサブセットを選択することは、例えば実用性(不確実性、希少性、多様性など)の信号が不均一であり、典型的にはアドホックウェイトと組み合わせられるため、難しい。 本稿では,価格関数予測市場(LMSR)による各事例の価格設定,トレーダーとしてのシグナル,単一流動性パラメータによる濃度制御,トピックワイド正規化によるキャリブレーションの安定化を提案する。 トークン予算は、価格毎のルール$\rho=p/\ell^{\gamma}$で明示的に処理され、$\gamma$は解釈可能な長さバイアスを露呈する。 トピッククラスタのカバレッジと効果的なサンプルサイズによって、カバレッジを定量化します。 理論面では、LMSRは指数重み付けと凸目標を持つ最大エントロピーアグリゲーションを実装し、アグリゲーション強度に透明なノブを与えることを示す。 経験的に、GSM8K (60k-token budget)では、多様性のある市場は、強い単一信号ベースラインと同等でありながら、種子の分散を減らし、$<\! 0.1$ GPU-hrのオーバヘッド – AGNewsでは、(ライトバランシングを備えた)市場を保ちながら、バランスと安定性を改善した競合精度を提供する。 このフレームワークは、アクシデントレベルの推論と分類のための固定計算の下で、多信号データキュレーションを統一する。

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