提案されているSelective Data Pruning方法はデータ品質向上策として重要な影響を持ちます。この方法では低品質データの一部を取り除くことでデータセット全体の信頼性向上が図られます。しかし注意すべき点は完全に不良データだけではなく多様性も保持しなければならず、そのバランスが重要です。さらにSelective Rate設定次第では捨てられたデーウィタ数も変わりますから正確さ・汎用性両方考えた説明力強めた設定必要です。