Instance-Optimality in the Noisy Value-and Comparison-Model
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by crowdsourced computation, peergrading, and recommendation systems, Braverman, Mao and Weinberg [7] studied the query and round complexity of fundamental problems such as finding the maximum (max), finding all elements above a certain value (threshold-ν) or computing the top−k elements (Top-k) in a noisy environment. For example, consider the task of selecting papers for a conference. This task is challenging due to the crowdsourcing nature of peer reviews: the results of reviews are noisy and it is necessary to parallelize the review process as much as possible. We study the noisy value model and the noisy comparison model: In the noisy value model, a reviewer is asked to evaluate a single element: “What is the value of paper i?” (e.g., accept). In the noisy comparison model (introduced in the seminal work of Feige, Peleg, Raghavan and Upfal [17]) a reviewer is asked to do a pairwise comparison: “Is paper i better than paper j?” In this paper, we introduce new lower bound techniques for these classic problems. In comparison to previous work, our lower bounds are much more fine-grained: they focus on the interplay between round and query complexity and the dependency on the output size. In the setting of conference papers, this translates into a trade-off between number of reviews per paper and the number of review rounds necessary in order find the best 100 papers for the conference. We complement these results with simple algorithms which show that our lower bounds are almost tight. We then go beyond the worst-case and address the question of the importance of knowledge of the instance by providing, for a large range of parameters, instance-optimal algorithms with respect to the query complexity. We complement these results by showing that for some family of instances, no instance-optimal algorithm can exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».