基于图像文本相似度和标题修改的数据比赛挑战：过滤轨道和自带设备轨道的利用
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了我们在 DataComp 挑战赛的筛选和修改轨道上的解决方案，采用大型多模态模型 CLIP 和 BLIP-2 对网络爬行数据进行过滤和修改，并利用外部数据集和一系列技巧来提高数据质量。实验证明我们的解决方案在 DataComp 基线的基础上取得了显著的进展（筛选轨道：改善了 6.6％，BYOD 轨道：改善了 48.5％）。
该文介绍了使用CLIP和BLIP-2模型对DataComp挑战赛中的网络爬行数据进行过滤和修改的解决方案，以及利用外部数据集和技巧提高数据质量。实验证明该解决方案在DataComp基线的基础上取得了显著进展，筛选轨道改善了6.6％，BYOD轨道改善了48.5％。
