RSP：基于扰动的数据选择方法提升医疗问答微调
原文标题：Perturbation-Based Data Selection for Medical Question Answering
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研究者提出基于最终层表征高斯扰动的数据选择方法 RSP 与 RSP-Drop，利用预测翻转频率与边际收缩两个信号，在熵预筛后挑选紧凑训练子集。用 MedGemma-4B 在五个医疗问答数据集上测试，128 样本预算下 Macro-F1 达 47.55 与 48.28，高于随机选择的 45.11。作者指出结果属回顾性评估，未确立临床有效性。
- 问题
- 从医疗问答库中挑选紧凑训练子集以高效微调模型。
- 方法
- 对最终层表征加高斯扰动，用预测翻转频率与边际收缩两个信号排序选样，先做熵预筛。
- 结果
- MedGemma-4B 在五个医疗问答集、128 样本预算下 Macro-F1 为 47.55/48.28，随机选择为 45.11。
- 影响
- 小样本预算下微调医疗模型时，可用该选样策略替代随机采样，但作者声明未确立临床有效性。
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