VL3-Syn7M 데이터 세트는 Alibaba DAMO Academy가 2025년에 발표한 고품질 이미지-텍스트 데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 비디오 이해를 위한 최첨단 멀티모달 기본 모델인 VideoLLaMA3가 멀티모달 이해에서 상당한 진전을 이루도록 돕는 것을 목표로 합니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.VideoLLaMA 3: 이미지 및 비디오 이해를 위한 최전선 다중 모달 기반 모델". 이 데이터셋은 이미지의 상세 캡션, 짧은 캡션, 이미지 출처 정보를 포함한 다차원 미세 주석을 포함하고 있으며, 장면 이미지, 문서 이미지, 텍스트 이미지 등 다양한 유형의 데이터를 포괄하여 모델이 다중 모드 정보를 학습하는 데 필요한 풍부한 자료를 제공합니다. 이러한 고품질 데이터는 다중 모드 상호작용 시스템의 이미지 의미 이해 및 최적화에 대한 심층 연구를 지원하고, 지능형 시각 보조 장치, 문서 이해 도구, 이미지 유도 로봇 상호작용 등 관련 산업의 발전을 촉진합니다.

주요 특징

• 대규모 데이터 규모: 700만 개의 이미지와 해당 주석이 포함되어 있어 모델 학습을 위한 방대한 샘플을 제공하고, 대규모 데이터에 대한 복잡한 모델의 요구 사항을 충분히 충족하며, 다양한 시각적 장면과 의미를 이해하는 모델의 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 소스는 광범위합니다. 장면 이미지는 Object365, SA-1B 등 다양한 데이터 세트에서 나오므로 데이터 다양성이 크게 증가합니다. 장면 텍스트 이미지는 BLIP3-OCR에서 가져왔습니다. 문서 이미지는 pdfa-eng-wds 및 idl-wds 등에서 선택됩니다. 광범위한 데이터 소스 덕분에 데이터가 풍부하고 다양한 시각적 콘텐츠와 장면을 포괄하도록 보장하여 모델이 다양한 유형의 이미지를 일반화하고 이해하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 높은 주석 품질: 짧은 자막은 InternVL2-8B로 생성되고, 자세한 자막은 InternVL2-26B로 완성되며, 대량의 일반 텍스트 데이터를 포함합니다. 고품질 캡션 주석은 모델이 이미지와 텍스트 간의 연관성을 학습할 수 있도록 정확한 지침을 제공하는 반면, 일반 텍스트 데이터는 모델이 시각적 및 텍스트 입력과 관련된 작업에 따른 지침을 처리하는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

소환

@article{damonlpsg2025videollama3,
title={VideoLLaMA 3: Frontier Multimodal Foundation Models for Image and Video Understanding},
author={Boqiang Zhang, Kehan Li, Zesen Cheng, Zhiqiang Hu, Yuqian Yuan, Guanzheng Chen, Sicong Leng, Yuming Jiang, Hang Zhang, Xin Li, Peng Jin, Wenqi Zhang, Fan Wang, Lidong Bing, Deli Zhao},
journal={arXiv preprint arXiv:2501.13106},
year={2025},
url = {https://arxiv.org/abs/2501.13106}
}
@article{damonlpsg2024videollama2,
title={VideoLLaMA 2: Advancing Spatial-Temporal Modeling and Audio Understanding in Video-LLMs},
author={Cheng, Zesen and Leng, Sicong and Zhang, Hang and Xin, Yifei and Li, Xin and Chen, Guanzheng and Zhu, Yongxin and Zhang, Wenqi and Luo, Ziyang and Zhao, Deli and Bing, Lidong},
journal={arXiv preprint arXiv:2406.07476},
year={2024},
url = {https://arxiv.org/abs/2406.07476}
}
@article{damonlpsg2023videollama,
title = {Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding},
author = {Zhang, Hang and Li, Xin and Bing, Lidong},
journal = {arXiv preprint arXiv:2306.02858},
year = {2023},
url = {https://arxiv.org/abs/2306.02858}
}