在人工智能的快速发展浪潮中，智源研究院推出了令人瞩目的Infinity-MM数据集，这是一项不可思议的成果，拥有多达4300万条样本，数据总量达到惊人的10TB。经过精心的质量过滤和去重，这一数据集确保了高标准的多样性和质量，旨在显著提升开源视觉-语言模型（VLMs）的性能，甚至有望与闭源模型相媲美。
Infinity-MM的构建过程不容小觑，它包含多种类型的多模态样本，涵盖视觉问答、文字识别、文档分析以及数学推理等领域。这使得该数据集在训练模型时能够展现出极大的灵活性和适用性。此外，智源还引入了基于开源VLMs的合成数据生成方法，进一步丰富了数据集的规模和多样性。
在这一基础上，智源成功开发出了一款具有20亿参数的多模态模型Aquila-VL-2B，该模型在多个基准测试中展现出了卓越的性能，成为同类模型中的佼佼者。
其背后的技术原理同样引人注目。Infinity-MM的数据经过多个公开数据集的整合，通过严格的去重和质量控制，确保了数据集的高标准。通过图像和指令标记系统，结合开源识别模型对图片进行自动打标，形成了图像语义基础。此外，设计三级指令标签体系和对应关系建立，使得模型能够高效生成与图片内容相关的问题和答案。这一系列精妙的步骤保证了训练模型的效果，并在效率上得到了显著提升。
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