arXiv：MIRA 中间训练标锚定法，实现来源感知的数据选择优化

MIRA：更聪明的训练数据选择

2026 年 5 月 29 日，arXiv 收录 LLM 数据选择优化研究。

核心问题

• 大模型中间训练阶段面临海量数据的质量筛选难题
• 低质量数据会损害模型的推理和对齐能力

MIRA 方法

• 标尺锚定: 基于明确的评估标准锚定数据质量
• 来源感知: 考虑数据来源特征进行智能筛选

来源: arXiv
链接: https://arxiv.org/abs/2605.30288