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VisualWebInstruct: Scaling Up Multimodal Instruction Data through Web Search
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了VisualWebInstruct方法，通过网络搜索创建了一个多模态指令数据集，涵盖数学、物理、金融等多个学科。利用30,000张种子图像，构建了约90万对问答对，其中40%为视觉问答对。经过微调的模型在复杂推理任务中表现显著提升，证明该数据集有效提升了视觉语言模型的推理能力。
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关键要点
- 本研究提出了VisualWebInstruct方法，解决了多模态推理数据集稀缺的问题。
- 该方法利用搜索引擎创建了一个覆盖数学、物理、金融等多个学科的多样化高质量数据集。
- 研究从30,000张精选的种子图像出发，构建了约90万对问答对，其中40%为视觉问答对。
- 经过在VisualWebInstruct上微调的模型在复杂推理任务中表现显著提升，证明了该数据集有效提升了视觉语言模型的推理能力。
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