arXiv:2506.05281v3 Announce Type: replace 
Abstract: The value and copyright of training data are crucial in the artificial intelligence industry. Service platforms should protect data providers' legitimate rights and fairly reward them for their contributions. Shapley value, a potent tool for evaluating contributions, outperforms other methods in theory, but its computational overhead escalates exponentially with the number of data providers. Recent works based on Shapley values attempt to mitigate computation complexity by approximation algorithms. However, they need to retrain for each test sample, leading to intolerable costs. We propose Fast-DataShapley, a one-pass training method that leverages the weighted least squares characterization of the Shapley value to train a reusable explainer model with real-time reasoning speed. Given new test samples, no retraining is required to calculate the Shapley values of the training data. Additionally, we propose three methods with theoretical guarantees to reduce training overhead from two aspects: the approximate calculation of the utility function and the group calculation of the training data. We analyze time complexity to show the efficiency of our methods. The experimental evaluations on various image datasets demonstrate superior performance and efficiency compared to baselines. Specifically, the performance is improved to more than 2 times, and the explainer's training speed can be increased by two orders of magnitude.

تعتبر قيمة وحقوق ملكية بيانات التدريب أساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي. يقدم Fast-DataShapley طريقة تدريب من تمريرة واحدة تستخدم قيمة شابلي لتقييم المساهمات دون الحاجة إلى إعادة التدريب لكل عينة اختبار. تهدف هذه الطريقة إلى تقليل التكاليف الحسابية مع الحفاظ على سرعة التفكير في الوقت الحقيقي، مما يعزز كفاءة عمليات تقييم البيانات.

El valor y los derechos de autor de los datos de entrenamiento son esenciales en la industria de la IA. Fast-DataShapley introduce un método de entrenamiento de una sola pasada que utiliza el valor de Shapley para evaluar contribuciones sin necesidad de reentrenar para cada muestra de prueba. Este enfoque busca reducir los costos computacionales mientras mantiene una velocidad de razonamiento en tiempo real, mejorando así la eficiencia de los procesos de valoración de datos.

La valeur et le droit d'auteur des données d'entraînement sont essentiels dans l'industrie de l'IA. Fast-DataShapley propose une méthode d'entraînement en une seule passe qui utilise la valeur de Shapley pour évaluer les contributions sans nécessiter de réentraînement pour chaque échantillon de test. Cette approche vise à réduire les coûts computationnels tout en maintenant une vitesse de raisonnement en temps réel, améliorant ainsi l'efficacité des processus de valorisation des données.

The value and copyright of training data are essential in the AI industry. Fast-DataShapley introduces a one-pass training method that utilizes the Shapley value to evaluate contributions without the need for retraining for each test sample. This approach aims to reduce computational costs while maintaining real-time reasoning speed, thereby enhancing the efficiency of data valuation processes.

Fast-DataShapley: Neural Modeling for Training Data Valuation

Over the last few years, systems and applications that help visually impaired people navigate their environment have undergone rapid development, but still have room to grow, according to a team of researchers at Penn State. The team recently combined recommendations from the visually impaired community and artificial intelligence (AI) to develop a new tool that offers support specifically tailored to the needs of people who are visually impaired.

طور باحثون من جامعة ولاية بنسلفانيا أداة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين ذوي الإعاقة البصرية على 'الإحساس' بمكان الأشياء في الوقت الحقيقي. يعتمد هذا التقدم على تقنيات سابقة تهدف إلى تحسين التنقل للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية، مما يعكس التزامًا متزايدًا بالشمولية في تطوير التكنولوجيا.

Investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania han desarrollado una herramienta innovadora de IA diseñada para ayudar a los usuarios con discapacidad visual a 'sentir' la ubicación de los objetos en tiempo real. Este avance se basa en tecnologías anteriores destinadas a mejorar la navegación para personas con discapacidades visuales, reflejando un creciente compromiso con la inclusión en el desarrollo tecnológico.

Des chercheurs de l'Université d'État de Pennsylvanie ont développé un outil d'IA innovant conçu pour aider les utilisateurs malvoyants à 'ressentir' la position des objets en temps réel. Cette avancée s'appuie sur des technologies antérieures visant à améliorer la navigation pour les personnes ayant des déficiences visuelles, reflétant un engagement croissant en faveur de l'inclusivité dans le développement technologique.

Researchers at Penn State have developed an innovative AI tool designed to assist visually impaired users by enabling them to 'feel' the location of objects in real time. This advancement builds on previous technologies aimed at enhancing navigation for individuals with visual impairments, reflecting a growing commitment to inclusivity in technological development.

AI tool helps visually impaired users 'feel' where objects are in real time

Lenovo Group Ltd. is stockpiling memory and other critical components to navigate a supply crunch brought on by the boom in artificial intelligence.

تقوم شركة لينوفو جروب المحدودة بتخزين الذاكرة ومكونات حيوية أخرى لمواجهة نقص الإمدادات الناتج عن الزيادة في الطلب على تقنيات الذكاء الاصطناعي. تؤثر هذه الضغوط غير المسبوقة على توفر الأجزاء الأساسية اللازمة لإنتاج أجهزة الكمبيوتر.

Lenovo Group Ltd. está acumulando memoria y otros componentes críticos para hacer frente a una crisis de suministro provocada por el aumento de la demanda de tecnologías de inteligencia artificial. Esta presión sin precedentes está afectando la disponibilidad de piezas esenciales necesarias para la producción de PC.

Lenovo Group Ltd. constitue des stocks de mémoire et d'autres composants critiques pour faire face à une pénurie d'approvisionnement causée par l'augmentation de la demande pour les technologies d'intelligence artificielle. Cette pression sans précédent affecte la disponibilité des pièces essentielles nécessaires à la production de PC.

Lenovo Group Ltd. is stockpiling memory and other critical components to address a supply crunch caused by the surge in demand for artificial intelligence technologies. This unprecedented squeeze is impacting the availability of essential parts needed for PC production.

Fast-DataShapley: Neural Modeling for Training Data Valuation

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

Promap

Meteoria