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掌握协作多模态数据选择：聚焦信息量、独特性与代表性
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内容提要
本研究提出了协作框架DataTailor，以解决视觉指令数据集扩展中的冗余和高成本问题。实验结果表明，仅使用15%的数据即可实现全数据微调性能的100.8%，有效降低了计算成本。
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关键要点
- 本研究提出了协作框架DataTailor，旨在解决视觉指令数据集扩展中的冗余和高成本问题。
- DataTailor基于信息量、独特性和代表性三大原则进行有效的数据选择。
- 实验结果显示，仅使用15%的数据即可实现全数据微调性能的100.8%。
- 该方法显著降低了计算成本，体现了多模态大型语言模型开发中的“少即是多”理念。
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