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OmniCorpus：一个包含百亿级图像和文本交叉编码的统一多模态语料库
内容提要
本文介绍了多个多模态数据集及其应用，包括Multimodal C4、OBELISC、OmniDataComposer、Crossmodal-3600和LAION-5B。这些数据集支持图像与文本的复杂学习，推动了多模态模型的性能提升，尤其在视频字幕创作和多语言处理方面表现突出。
关键要点
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Multimodal C4 是一个公开可用的数据集，支持图像与文本之间的复杂学习。
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OBELISC 数据集包含 141 亿个网页、353 亿个相关图像和 1150 亿个文本标记，训练出的模型在多模态测试中表现出竞争力。
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OmniDataComposer 是一种创新的方法，促进多模态数据融合和生成，特别在视频字幕创作和问答任务中提供了重要的洞察。
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Crossmodal-3600 数据集包含 3600 张图片，涵盖 36 种语言，展示了与人工评估更高的相关性结果。
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LAION-5B 数据集包含 58.5 亿组图像-文本对，推动了基于大规模多模型的研究。
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DialogCC 是一个大规模的多模态对话数据集，使用该数据集训练的模型在图像和文本检索任务上表现优异。
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InternVid 是一个以视频为中心的多模态数据集，旨在学习视频-文本编码，展示了其在多模态理解和生成中的效力。
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KELIP 是一种韩-英双语多模态模型，使用 11 亿图文对数据进行训练，表现出竞争力。
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使用多语言数据集进行预训练可以提高视觉任务的性能，尤其是在非英语数据和地理多样性任务中。
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提出了多模态码本的 TIT 模型和多阶段培训框架，为后续研究提供便利。
延伸问答
OmniCorpus是什么？
OmniCorpus是一个包含百亿级图像和文本交叉编码的统一多模态语料库，旨在推动多模态模型的性能提升。
Multimodal C4数据集的特点是什么？
Multimodal C4是一个公开可用的数据集，支持图像与文本之间的复杂学习，适用于视觉和语言模型。
OBELISC数据集包含哪些内容？
OBELISC数据集包含141亿个网页、353亿个相关图像和1150亿个文本标记，训练出的模型在多模态测试中表现出竞争力。
OmniDataComposer的主要功能是什么？
OmniDataComposer是一种促进多模态数据融合和生成的方法，特别在视频字幕创作和问答任务中提供重要洞察。
LAION-5B数据集的规模有多大？
LAION-5B数据集包含58.5亿组图像-文本对，推动了基于大规模多模型的研究。
KELIP模型的训练数据来源是什么？
KELIP模型使用了11亿的图文对数据，其中包括7.08亿的韩语数据和4.76亿的英语数据。
