QMAC：将指令数据选择建模为语义流形分布匹配
原文标题：Rethinking Data Selection as Distribution Matching on Semantic Manifolds
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针对大语言模型与视觉语言模型指令微调数据冗余、噪声与成本问题，论文提出 QMAC，将数据选择表述为分布匹配与质量过滤的联合优化。QMAC 在多个频率尺度上匹配子集与全量数据的经验特征函数，兼顾全局语义覆盖与局部扰动。在 4 类数据、8 个目标模型、44 个基准上，QMAC 优于现有数据选择基线，部分组合超过全量数据训练。
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