Infinity-MM

Infinity-MM是智源研究院推出的一个规模庞大的多模态指令数据集，拥有4300万条样本，总数据量达到10TB。经过严格的质量筛选与去重，Infinity-MM保证了数据的高质量与多样性，这为提升开源视觉-语言模型（VLMs）的性能提供了坚实基础。同时，智源还开发了基于开源VLMs的合成数据生成技术，进一步扩展了数据集的规模和多样性。这一数据集支持智源成功训练了一个20亿参数的多模态模型Aquila-VL-2B，并在多个基准测试中取得了卓越的成绩。

Infinity-MM是什么

Infinity-MM是智源研究院推出的一个千万级多模态指令数据集，包含4300万条样本，数据量高达10TB。数据集经过严格的质量过滤和去重，确保了数据的高质量和多样性，旨在提升开源视觉-语言模型（VLMs）的性能。智源还推出了基于开源VLMs的合成数据生成方法，进一步扩展了数据集的规模和多样性。基于Infinity-MM，智源成功训练了20亿参数的多模态模型Aquila-VL-2B，在同规模模型中取得了最先进的性能。

Infinity-MM的主要功能

• 提升开源模型性能：Infinity-MM通过提供大规模和高质量的指令数据，显著提升开源视觉-语言模型（VLMs）的性能，使其接近或达到闭源模型的水平。
• 数据集构建：该数据集包含4300万条经过严格筛选和去重的多模态样本，涵盖视觉问答、文字识别、文档分析、数学推理等多种类型。
• 合成数据生成：基于开源VLMs和详细的图像注释，生成与图像内容紧密相关的多样化指令，扩充数据集的规模和多样性。
• 模型训练与评估：Infinity-MM数据集被用于训练20亿参数的VLM模型Aquila-VL-2B，该模型在多个基准测试中展现了卓越的性能。
• 推动多模态研究：基于提供的大规模高质量数据集，促进多模态AI领域的研究和应用发展。

Infinity-MM的技术原理

• 数据收集与预处理：Infinity-MM的数据源自多个公开数据集，经过去重和质量过滤，确保数据集的高质量和多样性。
• 合成数据生成方法：
  • 图像和指令标记系统：利用开源识别模型（如RAM++）对图片进行自动标注，提取关键信息，形成图像的语义基础。
  • 指令标签体系：设计了一个指令标签体系，涵盖不同层次和种类的指令。
  • 图片与指令标签对应关系建立：统计图片标签与指令标签之间的对应关系，快速检索匹配的指令任务标签。
• 问题生成与过滤：指示模型根据图片和指令类型生成具体问题，并进行合理性判断。
• 答案生成与过滤：在生成问题后，进一步生成相应的指令回答，并严格过滤以确保与图片内容或任务的匹配性。
• 分阶段训练策略：Aquila-VL-2B模型采用分阶段训练方法，逐步提升模型对视觉信息的理解和处理能力。
• 多模态架构：Aquila-VL-2B模型基于LLaVA-OneVision架构，结合文本塔（Qwen2.5-1.5B-instruct）和视觉塔（Siglip400m）。
• 训练效率提升：智源自研的FlagScale框架对模型训练进行适配，提高训练效率，达到了原版基于DeepSpeed训练代码的1.7倍。

Infinity-MM的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/BAAI/Infinity-MM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.18558

Infinity-MM的应用场景

• 视觉问答（Visual Question Answering， VQA）：基于图像和相关问题的数据对，训练模型理解并回答关于图像内容的问题。
• 图像字幕生成（Image Captioning）：为图像生成描述性文本，广泛应用于社交媒体、内容管理和图像检索等领域。
• 文档理解和分析（Document Understanding and Analysis）：提取和理解文档中的视觉和文本信息，适用于自动化办公、智能文档处理和信息提取。
• 数学和逻辑推理（Mathematical and Logical Reasoning）：训练模型解决数学问题和逻辑推理任务，对教育技术、自动化测试和智能辅导系统非常有用。
• 多模态交互系统（Multimodal Interaction Systems）：结合视觉和语言信息，提高人机交互的自然性和效率，适用于智能助手和客户服务机器人。