ARMADA：基于属性的多模态数据增强
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了多模态语言模型中高质量图像-文本配对数据的手动标注成本过高的问题。提出的ARMADA方法通过知识引导对视觉属性的操作，实现语义一致且具有独特性的图像-文本对生成，显著提高了数据质量和模型性能，并强调了利用外部知识代理的重要性以增强可解释性和现实基础。
研究人员引入了一种新的数据集格式PIN，结合了Markdown文件和图像，提高多模态训练效果。他们提供了开源数据集PIN-14M，包含1400万个样本，促进先进训练策略和提高模型鲁棒性。初步结果显示，PIN格式对大型多模态模型的性能具有重要潜力。未来计划扩展和评估其对模型能力的影响。
