MLLM-CL/FCIT
收藏Hugging Face2025-07-04 更新2025-11-01 收录
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资源简介：
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license: apache-2.0
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应用场景：
提供机构：
MLLM-CL相关数据集
MLLM-CL/MLLM-CL
MLLM-CL是一个用于多模态大型语言模型持续学习的数据集，包含领域持续学习和能力持续学习两个部分。领域持续学习涉及遥感、医疗、科学、自动驾驶和金融五个领域，能力持续学习则涵盖OCR、数学与逻辑、视觉感知和GUI代理四种能力。数据集采用Apache-2.0许可证。
Hugging Face2025-10-04 更新70
MLLM-CL
MLLM-CL是一个针对多模态大型语言模型的连续学习基准，包括领域连续学习和能力连续学习两个部分。领域连续学习涉及在演变的主流领域中独立同分布(IID)的评估，而能力连续学习关注在非独立同分布(non-IID)场景下新兴模型能力的评估。数据集包含了不同任务所需的数据文件，所有数据用于支持MLLM的SFT阶段，且数据格式遵循LLaVA SFT格式。
Hugging Face2025-05-29 更新610
MLLM-CL/MLLM-CL-ReplayData
MLLM-CL是一个用于多模态大型语言模型持续学习的基准数据集。它包括两个主要组件：领域持续学习和能力持续学习。领域持续学习涉及在五个主流和常见领域（遥感、医疗、科学、自动驾驶和金融）中持续添加领域知识。能力持续学习涉及学习四个基本能力：OCR、数学和逻辑、视觉感知和GUI代理。该数据集支持英语，并使用Apache-2.0许可证。数据集大小小于1K，任务类别为图像-文本到文本。
Hugging Face2025-10-03 更新40
MLLM-CL
--- license: Apache License 2.0 multi_modal: visual-information-extraction: {} image-captioning: {} tags: - MLLM-CL - Domain Continual Learning - Ability Continual Learning - MR-LoRA -
魔搭社区2026-05-18 更新530
MLLM-CL/DCL
该数据集包含五个配置（AD、Fin、Med、RS、Sci），每个配置用于多模态任务，结合文本对话、问题和答案以及图像数据。特征包括：conversations（对话列表，每个对话有from和value字段）、problem（问题文本）、answer（答案文本）、images（图像列表）和_qid（唯一标识符）。数据集分为训练集和测试集，适用于训练和评估模型，可能涉及广告、金融、医疗、遥感或科学领域
Hugging Face2026-05-16 更新00
