論文の概要: Provenance-Grounded Gating and Adaptive Recovery in Synthetic Post-Training Data Curation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11127v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 17:24:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.636274
• Title: Provenance-Grounded Gating and Adaptive Recovery in Synthetic Post-Training Data Curation
• Title（参考訳）: 学習後データキュレーションにおける前向きゲーティングと適応的回復
• Authors: Soham Bhattacharjee, Karun Sharma, Vinay Kumar Sankarapu, Pratinav Seth,
• Abstract要約: ゲート構成,リカバリ戦略,ジェネレータスケールにまたがる2つの質問について,制御された検討を行った。 より強力な審査員にとって正確な情報源は、幻覚と報奨ゲートが、双方の必要である大半が不一致なサンプル集団を拒絶する、証明のゲーティングを改善することを発見した。 下流の微調整の質は、主に発電機スケールによって駆動され、濾過と回収条件は有意だが第二に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5786174772957415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic post-training pipelines commonly filter generated samples with reward models or holistic LLM judges, yet two practices remain rarely examined together: whether the filtering signal is grounded in the source evidence that induced each generation, and whether rejected samples can be systematically recovered rather than permanently discarded. We present a controlled study of both questions across gate configurations, recovery strategies, and generator scales, using adversarially injected corpora to provide ground-truth failure labels. We find that exact source provenance improves faithfulness gating for stronger judges, that hallucination and reward gates reject largely disjoint sample populations making both necessary, and that an adaptive recovery pipeline combining failure diagnosis with targeted regeneration achieves higher yield, recovery rate, and injection recall than naive resampling. Downstream fine-tuning quality is driven primarily by generator scale, with filtration and recovery conditions contributing meaningfully but secondarily.
• Abstract（参考訳）: 合成後訓練パイプラインは、通常、生成されたサンプルを報酬モデルまたは総論的なLCM審査員でフィルタリングするが、フィルタリング信号が各世代を誘導する証拠に根拠づけられているかどうか、削除されたサンプルを永久に破棄するよりも体系的に回収できるかどうかの2つのプラクティスが一緒に検討されることは稀である。 本稿では, 逆噴射コーパスを用いて, ゲート構成, 回復戦略, ジェネレータスケールにまたがる問合せの制御を行った。 正確な出典は, 強い判断に対する忠実度向上, 幻覚と報酬ゲートは, どちらも必要としない標本群の大部分を拒絶し, 目標再生と障害診断を組み合わせた適応的回復パイプラインは, ナイーブ再サンプリングよりも高い収率, 回復率, インジェクションリコールを達成できることを見出した。 下流の微調整の質は、主に発電機スケールによって駆動され、濾過と回収条件は有意だが第二に寄与する。

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