UCIT, dont le nom complet est Unseen Continual Instruction Tuning, est un ensemble de données de référence pour le réglage continu des instructions de modèles linguistiques multimodaux à grande échelle, qui a été publié conjointement en 2025 par l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences, l'École des sciences interdisciplinaires de frontière et l'École d'intelligence artificielle de l'Université de l'Académie chinoise des sciences.HiDe-LLaVA : Découplage hiérarchique pour l'optimisation continue des instructions d'un modèle de langage multimodal de grande taille".

Cet ensemble de données contient six sous-ensembles de tâches soigneusement sélectionnés, chacun correspondant à un type de tâche non rencontré par le modèle lors du réglage fin supervisé. Ensemble, ils forment un ensemble de tests exigeant de « tâches invisibles » permettant d'évaluer équitablement l'adaptabilité du modèle et ses capacités de préservation de sa structure. Chaque exemple se compose d'une invite/instruction de tâche et de l'exécution correcte attendue correspondante (réponse terrain), qui permet de mesurer les performances du modèle en conditions de zéro-coup.