Mixture-then-Select：大模型微调的组合式数据选择
原文标题：Pick the Mixture, Not the Samples: Combinatorial Data Selection for LLMs
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论文将大模型微调的数据选择形式化为组合式数据选择（CDS），区分样本打分与子集挑选并建模样本间非加性交互。提出的 Mixture-then-Select 两阶段算法先决定各领域采样数量再在领域内排序，在真实指令微调数据池上比强基线提升 20%-54%，并可扩展到预算受限的数据购买问题。
- 问题
- 微调数据选择忽略多领域互补与样本间非加性交互，子集价值不等于单样本之和。
- 方法
- 形式化为组合式数据选择，先按领域分配采样数量，再在领域内按归因分数排序。
- 结果
- 在真实指令微调数据池上比强基线提升 20%-54%，且对归因方法、模型与数据池规模稳健。
- 影响
- 为数据预算分配提供可落地策略，尤其适合多领域混合微调与按价采购数据的场景。
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