arXiv · cs.AI· Farzaneh Heidari·· 10 天前AI 评分30
张量网络 Datamodels（TNDMs）用于训练数据归因
Tensor Network Datamodels for Training Data Attribution
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Farzaneh Heidari
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.24721v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出张量网络 Datamodels（TNDMs），用低秩张量网络建模训练单元间的依赖，突破线性 datamodels 只能分配固定贡献、无法表达非可加联合效应的限制。在受控推理任务上，TNDM 仅观察一半训练子集即超越所有基线，TNDM-TT 在观察约 0.0061% 的可能训练子集后将预测 NMSE 较线性 datamodel 降低 89%。在事实关联微调中，单个 TNDM-CP 将留出 R² 从 0.579 提升至 0.668。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org