HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات تفضيلات الاستدلال متعدد الوسائط MMPR

التاريخ

منذ 2 أعوام

الحجم

29.29 GB

المؤسسة

Nanjing University
Fudan University
The Shanghai AI Laboratory

عنوان URL للنشر

github.com

رابط الورقة البحثية

arxiv.org

MMPR (مجموعة بيانات التفضيلات المتعددة الوسائط) هي مجموعة بيانات تفضيلات متعددة الوسائط واسعة النطاق تم إصدارها بشكل مشترك في عام 2024 من قبل فرق البحث في مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي وجامعة فودان وجامعة نانجينغ وجامعة هونج كونج الصينية وجامعة تسينغهوا وSenseTime. "نتائج الورقة ذات الصلة هي"تعزيز القدرة على التفكير في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط من خلال تحسين التفضيلات المختلطةتحتوي مجموعة البيانات على 750,000 عينة بدون إجابات صحيحة واضحة، و2.5 مليون عينة بإجابات صحيحة واضحة. تغطي العينات مجالات متعددة، مثل المؤهلات البصرية (VQA)، والعلوم، والرسومات، والرياضيات، والتعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والمستندات، لضمان التنوع. عند بناء مجموعة البيانات، أولى الباحثون اهتمامًا خاصًا لتجنب الاستجابات الإيجابية والسلبية الخاطئة نظرًا لقيود القواعد الاستدلالية، وخاصةً في مجالي المؤهلات البصرية والمستندات. صُممت مجموعة البيانات لتحسين أداء النموذج في مهام الاستدلال متعدد الوسائط، مع تجنب الآثار السلبية المحتملة أثناء التدريب.

مثال على البيانات من MMPR. بالنسبة للتعليمات التي تحتوي على إجابات صحيحة واضحة، اقترح فريق البحث عملية تعتمد على الصحة والتي تقوم بتجميع عينات من حلول متعددة وتعامل تلك التي تحتوي على إجابات صحيحة كإجابات اختيارية وتلك التي تحتوي على إجابات غير صحيحة كإجابات رفض. بالنسبة للأوامر التي لا تحتوي على إجابة صحيحة واضحة، اقترح فريق البحث استخدام DropoutNTP لتوليد استجابة الرفض. يتم التأكيد على الاختلافات بين الاستجابات المحددة والرفض في النص المائل. تشير العلامات الحمراء إلى إجابات غير صحيحة.
مثال على البيانات من MMPR. بالنسبة للتعليمات التي تحتوي على إجابات صحيحة واضحة، اقترح فريق البحث عملية تعتمد على الصحة والتي تقوم بتجميع عينات من حلول متعددة وتعامل تلك التي تحتوي على إجابات صحيحة كإجابات اختيارية وتلك التي تحتوي على إجابات غير صحيحة كإجابات رفض. بالنسبة للأوامر التي لا تحتوي على إجابة صحيحة واضحة، اقترح فريق البحث استخدام DropoutNTP لتوليد استجابة الرفض. يتم التأكيد على الاختلافات بين الاستجابات المحددة والرفض في النص المائل. تشير العلامات الحمراء إلى إجابات غير صحيحة.

الاستشهاد

إذا وجدت هذا المشروع مفيدًا في بحثك، فيرجى مراعاة الاستشهاد به: "BibTeX" @article{wang2024mpo, العنوان: {تحسين قدرة الاستدلال لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط من خلال تحسين التفضيلات المختلطة} المؤلف={Wang, Weiyun and Chen, Zhe and Wang, Wenhai and Cao, Yue and Liu, Yangzhou and Gao, Zhangwei and Zhu, Jinguo and Zhu, Xizhou and Lu, Lewei and Qiao, Yu and Dai, Jifeng} journal={arXiv preprint arXiv:2411.10442}, السنة = {2024} } @article{chen2023internvl, title={InternVL: توسيع نطاق نماذج مؤسسة الرؤية ومواءمتها مع المهام البصرية اللغوية العامة}, المؤلف={Chen, Zhe and Wu, Jiannan and Wang, Wenhai and Su, Weijie and Chen, Guo and Xing, Sen and Zhong, Muyan and Zhang, Qinglong and Zhu, Xizhou and Lu, Lewei and Li, Bin and Luo, Ping and Lu, Tong and Qiao, Yu and Dai, Jifeng} journal={arXiv preprint arXiv:2312.14238}, year={2023} } @article{chen2024far, title={ما مدى قربنا من GPT-4V؟ سد الفجوة مع النماذج التجارية متعددة الوسائط باستخدام مجموعات مفتوحة المصدر}, المؤلفون: {Chen, Zhe and Wang, Weiyun and Tian, Hao and Ye, Shenglong and Gao, Zhangwei and Cui, Erfei and Tong, Wenwen and Hu, Kongzhi and Luo, Jiapeng and Ma, Zheng وآخرون} journal={arXiv preprint arXiv:2404.16821}, السنة = {2024} }

MMPR-OpenGVLab.torrent
توزيع 1جاري التنزيل 0مكتمل 200إجمالي التنزيلات 264
  • MMPR-OpenGVLab/
    • README.md
      2.12 KB
    • README.txt
      4.25 KB
      • data/
        • MMPR.zip
          14.63 GB
          • MMPR/
            • README.md
              14.63 GB
            • meta.json
              29.29 GB
            • images.zip
              29.29 GB
            • annotations.zip
              16.03 GB

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
مجموعة بيانات تفضيلات الاستدلال متعدد الوسائط MMPR | مجموعات بيانات | HyperAI