DCVLM研究表明数据过滤对VLM训练帮助极小，混合比例更为关键

摘要与判断

DCVLM 研究分析了跨尺度的视觉语言模型（VLM）数据混合策略，测试60余种配置后发现，数据过滤对模型性能提升极小（最高仅+0.8%），甚至可能产生负面影响。研究指出，相比于过滤，数据类型的混合比例对 VLM 训练更为关键，且不同模型规模下的最佳数据混合配方存在显著差异，这为多模态模型的数据准备提供了重要的实证参考。

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引用和原文

• Of course, love me some confirmation bias! DCLM was for text, DCVLM is the same for vision
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