UCIT, dessen vollständiger Name „Unseen Continual Instruction Tuning“ lautet, ist ein Benchmark-Datensatz für die kontinuierliche Anweisungsoptimierung multimodaler Sprachmodelle im großen Maßstab, der 2025 gemeinsam vom Institute of Automation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, der School of Frontier Interdisciplinary Sciences und der School of Artificial Intelligence der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften veröffentlicht wurde.HiDe-LLaVA: Hierarchische Entkopplung für die kontinuierliche Unterrichtsoptimierung eines multimodalen großen Sprachmodells".

Dieser Datensatz enthält sechs sorgfältig ausgewählte Aufgabenuntergruppen, die jeweils einem Aufgabentyp entsprechen, der vom Modell während der überwachten Feinabstimmung nicht erkannt wurde. Zusammen bilden sie einen anspruchsvollen Testsatz für „ungesehene Aufgaben“, mit dem die Anpassungsfähigkeit und Strukturerhaltung des Modells fair bewertet werden können. Jedes Beispiel besteht aus einer Aufgabenaufforderung/Anweisung und der entsprechenden erwarteten korrekten Ausführung (Ground-Truth-Antwort), die zur Messung der Leistung des Modells unter Zero-Shot-Bedingungen verwendet wird.