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Infinity-MM: Enhancing Multimodal Performance with Large-Scale and High-Quality Instruction Data
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Infinity-MM数据集，包含4000万个高质量多模态指令样本，解决了开放源代码数据规模和质量不足的问题。训练的Aquila-VL-2B模型在同类模型中表现优异，证明扩展指令数据能显著提升开放源模型性能。
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关键要点
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本研究提出了Infinity-MM数据集，包含4000万个高质量多模态指令样本。
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Infinity-MM数据集通过严格的质量滤波和去重进行了增强。
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训练的Aquila-VL-2B模型在同类模型中表现优异，达到了最新的性能。
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扩展指令数据和生成合成数据显著提升了开放源模型的表现。
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