在全球AI领域，中国科研机构的研究团队最近取得了令人瞩目的突破，重磅发布了超大规模的多模态数据集Infinity-MM，并基于该数据集训练出了一款性能卓越的AI模型——Aquila-VL-2B。这一巨大的技术飞跃为多模态AI的发展注入了强劲动力。
Infinity-MM数据集的规模之庞大，令人叹为观止！其内容涵盖了四大类数据：1000万条图像描述、2440万条通用视觉指令、600万条精选高质量指令，以及300万条由先进AI模型如GPT-4生成的数据。研究团队使用开源AI模型RAM++进行图像分析与信息提取，并通过独特的六大类分类系统确保生成数据的高质量与多样性。
在模型架构方面，Aquila-VL-2B是基于LLaVA-OneVision构建，整合了Qwen-2.5语言模型和SigLIP图像处理技术。通过四阶段的渐进式训练方法，模型从基础的图文关联学习开始，逐步过渡到通用视觉任务、特定指令处理，并融入合成数据，最终实现了性能的飞跃。
尽管仅有20亿参数，Aquila-VL-2B在各项基准测试中表现得异常出色。特别是在多模态理解能力测试MMStar中取得54.9%的最佳成绩，而在数学能力测试MathVista中更是高达59%。在通用图像理解测试中，该模型也展示出强大的能力，HallusionBench和MMBench分别获得43%和75.2%的优异成绩。引入合成数据对模型性能的提升贡献显著，未使用这些额外数据时，模型性能平均下降2.4%。
值得一提的是，研究团队已将Infinity-MM数据集和Aquila-VL-2B模型向研究社区开放，这将极大促进多模态AI技术的发展。并且，该模型不仅在Nvidia A100GPU上完成训练，还支持中国自研芯片，显示出强大的硬件适应性。
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