LIFT：用部分推理轨迹实现免训练提示选择
原文标题：Training-Free Prompt Selection for Efficient Reinforcement Learning With Partial Rollouts
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针对 RLVR 训练成本高的问题，论文提出免训练数据选择器 LIFT，仅用部分推理轨迹即可评估提示价值，核心指标 PRCL 通过 token 级对数似然比打分。在 Qwen2.5-Math-1.5B 与 DeepSeek-R1-Distill-1.5B 上，LIFT 将选择成本降低 3.7 至 9.1 倍，同时保持有竞争力的下游 RLVR 表现。
- 问题
- RLVR 训练昂贵，现有免训练提示选择依赖完整 rollout，而大量 rollout 超预算未终止。
- 方法
- 提出仅用部分推理轨迹打分的 LIFT，核心指标 PRCL 累加 token 级对数似然比。
- 结果
- 保留 90%/95% 分数只需 26%/4.7% 的 token；相比 SHIFT 选择成本降 3.7–9.1 倍，六个基准中三个设置平均分最高。
- 影响
- 数据筛选可在短前缀上完成，大幅压缩 RLVR 前期成本，适合算力受限的推理模型训练。
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