在科技飞速发展的今天，“Less is More”这一理念正逐渐成为众多领域的新准则。从大型语言模型的微调，到视频-语言任务的训练，这一理念正展现出其独特的魅力。
近期，上海交通大学清源研究院与里海大学的研究团队在MiniGPT-4模型的研究中取得了突破。他们开发了一个数据选择器，能够自动识别并过滤低质量的视觉-语言数据，确保模型训练所使用的是最相关和信息最丰富的样本。这一方法不仅提高了模型的性能，也大大减少了所需的数据量。
同样，陈丹琦团队也提出了名为LESS的数据选择算法。该算法通过筛选出与任务最相关的5%数据进行指令微调，不仅降低了数据量，还提升了大模型的性能。这一发现证明了在模型训练中，质量远比数量更为重要。
在计算机视觉领域，CVPR 2021的一篇最佳学生论文提名作品ClipBert也展现了“Less is More”的理念。这篇论文通过预训练的Image-Text模型对视频进行稀疏采样，仅用少量帧数就超越了传统的密集采样方法，有效解决了视频-语言任务训练中的性能和效率问题。
这些研究表明，在科技领域，简约不仅是一种美学，更是一种高效解决问题的策略。通过精准的数据筛选和高效的模型训练，我们不仅能提升性能，还能在资源利用上实现最大化。这，正是“Less is More”的真正含义。