OmniAlign-V简介
OmniAlign-V是由上海交通大学、上海AI Lab、南京大学、复旦大学和浙江大学联合开发的多模态大语言模型（MLLMs）对齐数据集，旨在提升模型与人类偏好的匹配度。该数据集包含约20万个多模态训练样本，涵盖自然图像和信息图表，并结合开放式、知识丰富的问答对。其设计注重任务多样性，包括知识问答、推理任务和创造性任务，以增强模型在复杂问题处理和多样化回答生成方面的能力。此外，OmniAlign-V引入了图像筛选机制，确保高质量、语义丰富的图像被用于数据生成。
OmniAlign-V的核心功能
- 提供高质量多模态训练数据：包含20万多个样本，涵盖自然图像和信息图表，结合复杂问题和多样化的回答格式，增强模型对人类需求的理解。
- 强化模型的开放式问答能力：通过跨学科知识和综合回答设计，提升模型生成符合人类偏好的答案。
- 提升模型的推理与创造力：支持模型进行更复杂的思考与创作，提高其在多模态交互中的表现。
- 优化多模态指令调优：基于高质量数据帮助模型更好地执行用户指令，同时保持基础能力如目标识别和OCR。
- 支持模型持续优化：可用于监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），进一步提升模型对齐效果。
OmniAlign-V的技术实现
- 图像筛选与分类：通过图像复杂度评分和对象类别过滤，筛选出语义丰富的图像，并按类型设计不同任务。
- 任务设计与数据生成：自然图像任务涵盖知识问答、推理和创造，信息图表任务则针对图表和海报设计特定任务，使用GPT-4o等模型生成高质量问答对。
- 后处理优化：通过指令增强、推理增强和答案精细化处理，提升数据质量和多样性。
- 多模态训练与优化：结合SFT和DPO方法，提升模型在多模态场景下的对齐能力。
- 基准测试与评估：引入MM-AlignBench测试平台，评估模型在人类偏好对齐方面的性能。
OmniAlign-V的获取方式
- 项目官网：https://phoenixz810.github.io/OmniAlign-V
- GitHub仓库：https://github.com/PhoenixZ810/OmniAlign-V
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/PhoenixZ/omnialign-v
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18411
OmniAlign-V的应用领域
- 多模态对话系统：提升智能助手与用户的互动质量。
- 图像辅助问答：结合图像信息提供更准确的答案。
- 创意内容生成：支持广告文案、故事创作等。
- 教育与学习辅助：增强学生对图表和插图的理解。
- 信息图表解读：帮助用户分析复杂数据并提供解释。
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