UltraX：基于自适应程序化编辑的大规模预训练数据精炼框架
评分
78提出插入操作完善编辑空间，系统解决规则与LLM方法的矛盾，方法新颖且实验充分。
论文结构清晰，方法描述详细，实验对比全面，但缺乏对失败案例的深入分析。
直接面向大规模预训练数据精炼的实际需求，框架设计考虑效率与可靠性，具有工程落地潜力。
聚焦当前大模型训练数据瓶颈热点，论文日期接近当前时间，具有高度时效性。
来自arXiv预印本，作者为学术机构，但尚未经同行评议。
基础分 86.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 78
精选线 70已入选精选
精选理由
方法创新性强，系统解决了规则与LLM方法的各自短板，实验验证充分且效果显著。
AI 点评
「这篇论文精准切中了当前大模型训练的核心痛点——数据质量瓶颈。UltraX的创新之处在于用程序化编辑替代了传统的直接精炼，既保留了规则方法的高效性，又吸收了LLM的灵活性。对于从事预训练数据清洗和模型训练的研究者与工程师来说，这是一个非常值得关注的实用框架。」
速览
随着可用训练数据接近物理极限，缩放定律带来的收益递减，提升大语言模型的关键转向数据质量。现有精炼方法在质量、效率和可靠性方面各有局限：规则方法僵化，LLM方法效率不足。本文提出UltraX框架，通过引入插入操作完善编辑函数空间，实现细粒度实例级编辑。该框架构建了可靠的程序监督生成管线，包括数据集自适应提示优化、行对齐映射、动态上下文替换、低置信度过滤和按操作组合比例采样，并在推理执行阶段通过滑动窗口预测、全局操作聚合和后处理增强稳定性。实验表明UltraX在所有语料上平均性能最高，且以更少训练token达到或超越基线，展现了更强的数据效率和精炼可靠性。
- UltraX通过引入插入操作完善编辑函数空间，实现细粒度实例级编辑。
- 提出数据集自适应提示优化、行对齐映射和动态上下文替换的监督生成管线。
- 采用低置信度过滤和按操作组合比例采样稳定训练分布。
- 滑动窗口预测与全局操作聚合提升大规模执行可靠性。
正文
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