SSR：百万级多模态指令微调的简单数据选择策略
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SSR：百万级多模态指令微调的简单数据选择策略
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv发布SSR策略，通过子模覆盖最大化技术，在百万级数据池中仅用30%（约78万）数据即达全量训练99.1%的性能。该策略利用交互风格代理结构多样性，并将数据质量分解为能力特定分数，在LLaVA-1.5和LLaVA-OneVision架构上表现优越，具备跨模型和跨数据池的免训练迁移能力，显著降低多模态模型微调的数据需求。
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最新进展10月28日 12:00
SSR：百万级多模态指令微调的简单数据选择策略报道时间线
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10月28日
- arXiv · AISSR：百万级多模态指令微调的简单数据选择策略
SSR策略通过子模覆盖最大化，在百万级数据池中仅用30%（约78万）数据即达全量训练99.1%的性能，且具备跨模型和跨数据池的免训练迁移能力。 该策略利用交互风格（Style）代理结构多样性，并将数据质量分解为能力特定分数（Scores），在LLaVA-1.5和LLaVA-OneVision架构上均表现优越。 SSR是首个在百万级规模验证的数据选择方法，显著降低了多模态模型微调的数据需求。
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