MMPR（Multimodal Preference Dataset）は、上海人工知能研究所、復旦大学、南京大学、香港中文大学、清華大学、SenseTime Technologyの研究チームが2024年に共同でリリースした大規模なマルチモーダル嗜好データセットの関連論文。結果は「混合優先最適化によるマルチモーダル大規模言語モデルの推論能力の強化”。このデータ セットには、明確な正解がない 750,000 サンプルと、明確な正解がある 250 万サンプルが含まれています。サンプルは、多様性を確保するために、VQA、科学、チャート、数学、OCR、ドキュメントなどの複数の分野をカバーしています。データセットを構築する際、研究者らは、特に一般的な VQA およびドキュメント ドメインにおけるヒューリスティック ルールの制限により、偽陽性の陰性応答を避けるために特別な注意を払いました。このデータセットは、トレーニング中の潜在的な悪影響を回避しながら、マルチモーダル推論タスクにおけるモデルのパフォーマンスを向上させるように設計されています。

引用

このプロジェクトがあなたの研究に役立つと感じられた場合は、以下の文献を引用することを検討してください。 「`BibTeX @article{wang2024mpo, タイトル={混合選好最適化によるマルチモーダル大規模言語モデルの推論能力の向上} author={王、維雲と陳、浙と王、文海と曹、岳と劉、揚州と高、張偉と朱、金国と朱、西州と陸、楽偉と喬、ユウとダイ、ジフェン} ジャーナル={arXivプレプリント arXiv:2411.10442}、 年={2024} } @article{chen2023internvl, title={InternVL: 視覚基盤モデルのスケーリングと汎用的な視覚言語タスクへの整合}, author={陳、浙と呉、建南と王、文海と蘇、衛傑と陳、郭と興、仙と忠、木燕と張、青龍と朱、西州と陸、楽偉と李、斌と羅、平と陸、通と喬、ユウとダイ、ジフェン} ジャーナル={arXivプレプリント arXiv:2312.14238}、 年={2023} } @article{chen2024far、 title={GPT-4Vまであとどれくらい？オープンソーススイートで商用マルチモーダルモデルへのギャップを埋める}, 著者: {Chen、Zhe と Wang、Weiyun と Tian、Hao と Ye、Shenglong と Gao、Zhangwei と Cui、Erfei と Tong、Wenwen と Hu、Kongzhi と Luo、Jiapeng と Ma、Zheng など} ジャーナル={arXivプレプリント arXiv:2404.16821}、 年={2024} }