多模态大模型数据构造方法

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技术总结专栏 本文将以LLaVA和MiniGPT-4为例介绍多模态大模型数据构造的方式。 数据质量是决定多模态模型性能的关键因素。高质量的数据能够减少噪声干扰，提高模型的学习和预测准确性。同时多模态数据的多样性直接影响模型的泛化能力。一个包含丰富多样数据的集合能够训练出更加健壮的模型，使其能够在不同的应用场景中表现良好。 本文以LLaVA和MiniGPT-4为例，介绍相关多模态数据的构造过程，给大家在训练或者微调自己的多模态模型提供思路。 感兴趣的小伙伴可以读读论文： https://arxiv.org/pdf/2304.10592 https://arxiv.org/pdf/2304.08485 LLava数据构造 LLaVA利用图文对创建了两个数据集：简单的对话数据集(低质量，数据量大，标注成本低)，复杂的对话数据集(高质量，数据量小，标注成本高)。 简单的 图文对 对话数据。 首先利用已有的图文对数据集（图 ………………………………