研究者提出QSGS指令微调数据选择方法
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研究者提出QSGS指令微调数据选择方法
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AI 综述
Zhenghao Zhao等提出基于查询的子模函数与梯度引导合成方法QSGS，把定向数据选择建模为梯度相似图上的子模图割，既保持与目标的相关性，又抑制所选子集内部的冗余。 在MMLU、BBH和TydiQA三个基准上，QSGS在Mistral-7B上仅用0.5%的数据预算，就达到或超过使用全量数据的效果，并在所有基准上优于最强基线；预算越紧，收益越明显。
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最新进展11月4日 13:00
QSGS：基于查询的子模数据选择方法，用于高效指令微调报道时间线
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11月4日
- arXiv · cs.AIQSGS：基于查询的子模数据选择方法，用于高效指令微调
研究者提出基于查询的子模函数与梯度引导合成（QSGS），把定向数据选择建模为梯度相似图上的子模图割，兼顾目标相关性与子集内冗余抑制。在 MMLU、BBH 和 TydiQA 上，QSGS 用 0.5% 预算在 Mistral-7B 上达到或超过全量数据效果，并在所有基准上优于最强基线，预算越紧收益越明显。
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