# QSGS框架

面向指令微调的目标数据选择，QSGS把候选样本的梯度相似度组织成一张图，用子模图割同时拉近目标任务、压低子集内部冗余，再用梯度引导合成补上选不出的方向。在MMLU、BBH、TydiQA三个基准和Llama-2、Llama-3、Mistral三个模型上，0.5%预算（27万条中取1350条）的QSGS在Mistral-7B上追平或超过全量数据表现，并在所有基准上优于最强基线。

面向指令微调的目标数据选择，QSGS把候选样本的梯度相似度组织成一张图，用子模图割同时拉近目标任务、压低子集内部冗余，再用梯度引导合成补上选不出的方向。在MMLU、BBH、TydiQA三个基准和Llama-2、Llama-3、Mistral三个模型上，0.5%预算（27万条中取1350条）的QSGS在Mistral-7B上追平或超过全量数据表现，并在所有基准上优于最强基线。