English(EN) An Embarrassingly Simple Data Selection Strategy for Million-Scale Multi-Modal Instruction-Tuning

新的SSR数据选择方法提高了多模态LLM的训练效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

研究人员开发了一种新颖的数据选择策略，称为SSR（风格、分数、丰富），用于训练多模态大型语言模型。该方法摒弃了复杂的嵌入计算，转而专注于激发知识和用户暴露。SSR通过使用交互风格作为结构化多样性的代理来模拟数据质量，并将数据质量分解为特定能力的得分，为每个样本创建显式配置文件。这种方法在不同的模型架构和数据池中都表现出卓越的性能，仅使用30%的数据即可达到近乎全数据性能。 AI

影响该方法可以显著降低训练先进多模态AI系统的数据需求，使其开发更易于访问和更高效。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mengyao Lyu, Yan Li, Huasong Zhong, Hui Chen, Jungong Han, Guiguang Ding, Zhenheng Yang · 2026-10-28 04:00

百万级多模态指令微调的简单到令人尴尬的数据选择策略

arXiv:2503.13383v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Recent research demonstrates that pretrained large language models (LLMs) require minimal but carefully curated data for instruction-tuning. Building on LLMs, multi-modal models further contend with far larger data volumes…

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