[논문리뷰] DICS: Exploring Data Intrinsic Consistency for Visual Instruction Selection본 논문은 급격히 팽창하는 Visual Instruction Tuning 데이터셋 내에서 학습 품질을 극대화할 수 있는 최적의 샘플 선택 문제를 해결합니다.#Review#Visual Instruction Tuning#Data Selection#Data Intrinsic Consistency#Vision-Language Models#Information Gain#Multimodal Alignment#Budget-aware Selection2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ScalSelect: Scalable Training-Free Multimodal Data Selection for Efficient Visual Instruction Tuning본 연구는 대규모 Visual Instruction Tuning (VIT) 데이터셋의 높은 중복성으로 인한 비효율적인 훈련 비용 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Data Selection#Visual Instruction Tuning#Training-Free#Scalability#Subspace Learning#Vision-Language Models#Attention Mechanism2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중