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超越过滤：多模态大语言模型预训练的自适应图文质量增强
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内容提要
本研究提出了一种自适应图文质量增强模型（AITQE），用于提升多模态大语言模型训练中的图文配对质量。通过动态评估、文本重写和负样本学习策略，提高了数据利用率和扩展性，并在基准测试中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应图文质量增强模型（AITQE）。
- AITQE旨在提升多模态大语言模型训练中的图文配对质量。
- 模型通过动态评估和增强图文配对的质量。
- 利用文本重写机制和负样本学习策略，提高数据利用率与可扩展性。
- 实验结果显示AITQE在多项基准测试中表现优异。
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