English(EN) DICS: Exploring Data Intrinsic Consistency for Visual Instruction Selection

新的DICS方法优化视觉指令调优数据集

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员引入了数据内在一致性（DIC），一种用于评估视觉指令调优数据集的新颖指标。DIC包含两个模块：视觉信息一致性（VIC）和响应信息一致性（RIC），分别评估视觉内容与指令的对齐程度以及响应的一致性。在此基础上，数据内在一致性选择（DICS）方法通过平衡样本内一致性与全局多样性来优化数据选择。实验表明，DICS的性能优于现有方法，在显著减少数据量的同时，达到了与全数据集微调相当的性能。 AI

影响该方法通过改进数据选择，有望提高视觉-语言模型的训练效率。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yuyang Hong, Jinhui Guo, Jiaqi Gu, Lubin Fan, Ruixiang Wang, Kun Ding, Yue Wu, Shiming Xiang, Jieping Ye · 2026-09-01 04:00

DICS：探索数据内在一致性以进行视觉指令选择

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