面向语言模型预训练的多维质量数据筛选方法（A Multi-dimensional Data Selection Method for Pre-training Language Models，简称 Meta-rater）是由上海人工智能实验联合华东师范大学于 2025 年 6 月 4 日提出的一种多维数据选择方法，旨在通过学习最优权重，将专业性、可读性、推理性、干净程度四个维度与现有质量指标整合。相关论文成果为「Meta-rater: A Multi-dimensional Data Selection Method for Pre-training Language Models」，该论文已获 ACL 25 最佳主题论文奖。

Meta-rater 利用代理模型训练回归模型，预测验证集损失，从而识别最优的质量分数组合。实验结果表明，Meta-rater 能将 13 亿参数模型的收敛速度提高两倍，下游任务性能提升 3.23%，且这种优势可扩展至 72 亿参数模型。