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CapsFusion: 大规模重塑图像 - 文本数据
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
CapsFusion是一种利用大型语言模型从基于网络的图像文本对和合成字幕中巩固和完善信息的框架，提供更高质量和更可扩展的多模态预训练数据。实验证明，CapsFusion字幕在模型性能、样本效率、世界知识深度和可扩展性方面展示出卓越的全面优势，成为未来大规模多模态模型训练的有希望的候选者。
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关键要点
- CapsFusion是一种利用大型语言模型的框架，旨在提供更高质量和可扩展的多模态预训练数据。
- CapsFusion通过基于网络的图像文本对和合成字幕来巩固和完善信息。
- 实验证明，CapsFusion在模型性能、样本效率、世界知识深度和可扩展性方面表现出卓越的优势。
- 在COCO和NoCaps上的CIDEr分数分别提高了18.8%和18.3%。
- CapsFusion的样本效率比基准计算需求少11-16倍。
- CapsFusion被认为是未来大规模多模态模型训练的有希望的候选者。
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