SAIL-Caption|视觉理解数据集|语言模型数据集

SAIL-Caption是由字节跳动抖音内容组创建的大规模视觉理解数据集，包含1亿张图像样本，旨在为视觉语言模型（VLM）提供高质量的预训练数据。该数据集通过多任务、多节点、多处理的异步标注系统生成，确保了数据的多样性和高质量。数据集的内容涵盖了丰富的视觉元素，如独特的n-gram、名词、动词和形容词，显著优于其他公开的标注数据集。SAIL-Caption的创建过程包括数据收集、参考数据标注、标注模型训练和大规模数据生成。该数据集主要用于视觉语言模型的预训练，旨在提升模型在视觉理解和指令跟随任务中的表现。

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数据集介绍

构建方式

SAIL-Caption数据集的构建采用了高效的可扩展视觉理解数据生成流程。首先，从多个公开数据集中收集源数据，确保数据分布的多样性。接着，通过强大的视觉语言模型API生成高质量的参考标注数据，并利用这些数据训练一个紧凑的视觉语言模型（SAIL-Captioner），用于大规模生成详细的图像描述。最后，通过多任务、多节点、多进程的异步标注系统，实现了灵活的数据标注资源分配，生成了包含1亿张图像样本的大规模高质量视觉理解数据集。

特点

SAIL-Caption数据集的特点在于其大规模和高数据质量。与现有的开源图像描述数据集相比，SAIL-Caption不仅在数量上占据优势，还在描述文本的丰富性上表现出色。其描述文本中包含了更多的视觉元素，如独特的n-gram、名词、动词和形容词，显著超越了其他公开数据集。此外，SAIL-Caption的数据分布经过精心设计，确保了不同数据源之间的平衡，进一步提升了数据集的多样性和适用性。

使用方法

SAIL-Caption数据集主要用于视觉语言模型（VLM）的预训练阶段，特别是在视觉理解能力的建立上。通过大规模预训练，模型能够从SAIL-Caption中学习到丰富的视觉元素和语言描述之间的关联，从而提升其在视觉理解和指令跟随任务中的表现。此外，SAIL-Caption还可用于模型性能的评估和基准测试，帮助研究人员验证模型在视觉理解任务中的表现，并探索数据规模和质量对模型性能的影响。

背景与挑战

背景概述

SAIL-Caption数据集是由字节跳动抖音内容团队于2025年推出的一个大规模高质量视觉语言模型训练数据集，旨在解决视觉语言模型（VLM）在视觉理解和指令跟随任务中的性能瓶颈问题。该数据集通过构建一个可扩展的高质量视觉理解数据生成管道，生成了包含1亿张图像样本的详细描述数据，涵盖了多种视觉元素和场景。SAIL-Caption的推出标志着视觉语言模型训练数据质量的显著提升，尤其是在图像描述生成和视觉理解任务中，其数据质量和规模均超越了现有的开源数据集。该数据集的构建为SAIL-VL模型的训练提供了坚实的基础，使其在多个基准测试中取得了领先的性能。

当前挑战

SAIL-Caption数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：1) 高质量视觉理解数据的生成与标注。尽管现有的开源数据集提供了大量的图像描述数据，但其质量参差不齐，难以满足高精度视觉语言模型训练的需求。SAIL-Caption通过引入强大的视觉语言模型API进行数据标注，确保了数据的高质量和多样性。2) 数据规模与质量的平衡。在生成大规模数据的同时，如何保持数据的高质量是一个关键挑战。SAIL-Caption通过多阶段的数据筛选和优化，确保了数据在规模和质量上的双重优势。3) 视觉语言模型训练中的数据扩展问题。随着模型规模的增大，如何有效地扩展训练数据规模并保持模型性能的线性提升是一个复杂的问题。SAIL-Caption通过引入数据扩展定律，探索了数据规模与模型性能之间的关系，为未来的视觉语言模型训练提供了重要的参考。

常用场景

经典使用场景

SAIL-Caption数据集在视觉语言模型（VLM）的预训练阶段被广泛应用，尤其是在需要高质量视觉理解数据的场景中。通过其大规模、高质量的图像描述数据，SAIL-Caption为模型提供了丰富的视觉元素信息，帮助模型在视觉理解和指令跟随任务中表现出色。该数据集的使用显著提升了模型在视觉问答（VQA）、图像描述生成等任务中的表现。

衍生相关工作

SAIL-Caption的发布催生了一系列相关研究工作，尤其是在视觉语言模型的预训练和指令微调领域。基于该数据集，研究者们提出了多种改进的视觉语言模型训练策略，如多阶段微调、数据质量评估等。此外，SAIL-Caption还为其他开源视觉语言模型（如LLaVA、MiniCPM-V等）提供了高质量的训练数据，推动了整个领域的技术进步。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，视觉语言模型（VLM）的研究取得了显著进展，尤其是在大规模高质量数据集的构建与模型预训练方面。SAIL-Caption数据集的推出，标志着视觉理解数据质量的进一步提升。该数据集通过高效的标注管道，生成了亿级规模的高质量图像描述数据，显著优于现有的开源数据集。SAIL-VL模型通过131B tokens的预训练，展示了数据规模与模型性能之间的对数缩放规律，为紧凑型VLM的性能提升提供了新的思路。此外，SAIL-VL在19个常用基准测试中取得了最高平均分，并在OpenCompass排行榜上表现优异，进一步验证了其在视觉理解和指令跟随任务中的领先地位。这一研究不仅推动了VLM领域的前沿发展，还为未来大规模视觉语言模型的训练提供了宝贵的经验与数据支持。

相关研究论文

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  字节跳动抖音内容组 · 2025年