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无限多模态：利用大规模高质量指令数据提升多模态性能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Infinity-MM数据集，包含4000万个样本，解决了开放源代码指令数据的规模和质量问题。训练的Aquila-VL-2B模型在同类模型中表现优异，验证了扩展指令数据和生成合成数据的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了Infinity-MM数据集，包含4000万个样本。
- Infinity-MM数据集解决了开放源代码指令数据的规模和质量问题。
- 数据集经过严格的质量滤波和去重进行了增强。
- 训练的Aquila-VL-2B模型在同类模型中表现优异。
- 研究证明扩展指令数据和生成合成数据可以显著提升开放源模型的表现。
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