[논문리뷰] DISCO: Diversifying Sample Condensation for Efficient Model Evaluation최신 머신러닝 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 의 평가에 소요되는 막대한 시간과 비용(수천 시간의 GPU 사용) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Efficient Evaluation#Sample Condensation#Model Disagreement#Predictive Diversity#Performance Prediction#Large Language Models#Model Signatures#Meta-modeling2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중