- CritiQ: Mining Data Quality Criteria from Human Preferences [70.4]
人間の嗜好からデータ品質の基準を自動的にマイニングする新しいデータ選択手法であるCritiQを紹介する。 CritiQ Flowはマネージャエージェントを使用して品質基準を進化させ、ワーカーエージェントはペアで判断する。 コード,数学,論理領域において,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 07 Jul 2025 09:58:59 GMT) - 「We introduce CritiQ 1, a novel data selection method that automatically mines criteria from human preferences for data quality with only ∼30 human-annotated pairs and performs efficient data selection. The main component, CritiQ Flow, employs a manager agent to evolve quality criteria and worker agents to make pairwise judgments.」と非常に小規模なデータから始めるデータ選択（アノテーション効率化）手法の提案。
- リポジトリはGitHub – KYLN24/CritiQ: Repository of the paper ”CritiQ: Mining Data Quality Criteria from Human Preferences”. Code for CritiQ Flow & Training CritiQ Scorer.