Gradient-based

LESSER：僅用輸出層梯度，實現高達 9.7 倍加速的 LLM 訓練後資料篩選

LESSER: High-Efficiency Post-Training Data Selection Using Output-Layer Gradients

研究團隊推出 LESSER 框架，利用僅需前向傳播的「輸出層梯度」取代昂貴的全參數反向傳播，大幅降低 LLM 訓練後資料篩選的運算成本。