OmniAlign-V

OmniAlign-V – 上海交大联合上海 AI Lab 等推出的高质量数据集

OmniAlign-V 是一个由上海交通大学、上海AI Lab、学、复旦大学和浙江大合开发的高质量多模态数据集，旨在增强多模态大语言模型（MLLMs）与人类偏好的对齐能力。该数据集包含约20万个多模态训练样本，涵盖自然图像和信息图表，并结合开放式、知识丰富的问题与答案。

OmniAlign-V是什么

OmniAlign-V是专为提高多模态大语言模型（MLLMs）与人类偏好之间的对齐能力而设计的高质量数据集。此数据集由上海交通大学、上海AI Lab、学、复旦大学和浙江大合推出，包含约20万个多模态训练样本，涵盖自然图像和信息图表，结合复杂问题和多样化的回答格式，以帮助模型更好地理解人类的需求和偏好。OmniAlign-V注重任务的多样性，设计了知识问答、推理和创造性任务，以提升模型的对齐能力。同时，引入了图像筛选策略，以确保用于数据生成的图像具有丰富且复杂的语义。

OmniAlign-V的主要功能

• 提供高质量的多模态训练数据：包含约20万个多模态样本，涵盖自然图像和信息图表（如海报、图表等），结合复杂的问题与多样化的回答格式，帮助模型更精准地理解人类的需求。
• 增强开放式问答能力：通过设计重点关注开放式问题和跨学科知识，提升模型生成符合人类偏好的回答的能力。
• 提升推理和创造性能力：训练模型进行更复杂的思考与创作，以增强其在多模态交互中的表现。
• 优化多模态指令调优：利用高质量的指令调优数据，确保模型能够更好地遵循人类的指令，并保留基础能力（如目标识别、OCR等）。
• 支持多模态模型的持续优化：OmniAlign-V用于监督微调（SFT），结合直接偏好优化（DPO）进一步提升模型的对齐能力。

OmniAlign-V的技术原理

• 图像筛选与分类：依据图像复杂度（IC）评分和对象类别（OC）进行筛选，确保选择出语义丰富且复杂的图像。图像被分类为自然图像和信息图表，针对不同类型的图像设计相应的任务。
• 任务设计与数据生成：自然图像的任务包括知识问答、推理和创造性任务，以提升模型对真实场景的理解及生成能力。信息图表的任务则专注于图表和海报等，要求模型具备对复杂信息的理解与解释能力。通过使用GPT-4o等先进模型生成高质量的问答对，并进行后处理以优化数据质量。
• 后处理优化：对生成的问答对进行后处理，包括指令增强、推理增强和信息图表答案的精细化处理，以确保数据的多样性和高质量。
• 多模态训练与优化：通过监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）提升模型的对齐能力。数据集设计强调多样性和复杂性，使模型在多模态交互中更好地理解人类偏好。
• 基准测试与评估：引入MM-AlignBench基准测试，以评估MLLMs在人类偏好对齐方面的表现，确保模型在真实场景中的有效性。

OmniAlign-V的项目地址

• 项目官网：https://phoenixz810.github.io/OmniAlign-V
• GitHub仓库：https://github.com/PhoenixZ810/OmniAlign-V
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/PhoenixZ/omnialign-v
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18411

OmniAlign-V的应用场景

• 多模态对话系统：提升智能助手与用户的互动质量，提供更符合人类偏好的回答。
• 图像辅助问答：结合图像信息，提供全面而准确的问答服务，适合教育、旅游等行业。
• 创意内容生成：帮助用户快速生成高质量的创意文本，例如广告文案、故事创作等。
• 教育与学习辅助：为学生提供更丰富的学习材料，支持对复杂图表和插图的理解。
• 信息图表解读：协助用户解读复杂图表，提供背景知识和推理结果，提升数据理解能力。