MMPR マルチモーダル推論設定データ セット

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。