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multi-modal-vlm-visit-bench

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Hugging Face2024-07-31 更新2024-12-12 收录
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https://huggingface.co/datasets/argilla/multi-modal-vlm-visit-bench
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资源简介:
该数据集名为'multi-modal-vlm-visit-bench',由Argilla创建。数据集包含记录,包括'image'、'instruction'和'instruction-conditioned-caption'等字段。还包括用于标注者的问题、元数据、向量和指南。该数据集可以加载到Argilla服务器中,或直接与HuggingFace的`datasets`库一起使用。数据集结构与HuggingFace `datasets`兼容,并包含标注指南和一个符合Argilla数据集格式的配置文件夹。
创建时间:
2024-07-31
原始信息汇总

数据集卡片:multi-modal-vlm-visit-bench

数据集概述

该数据集由Argilla创建,包含多模态数据,适用于使用Argilla服务器进行探索和标注,或通过HuggingFace的datasets库直接加载。

数据集结构

数据集包含以下内容:

  • 兼容HuggingFace datasets格式的数据记录。
  • 用于构建和整理数据集的标注指南(如果已在Argilla中定义)。
  • 符合Argilla数据集格式的配置文件夹,位于.argilla目录下。

数据集在Argilla中包含以下元素:字段问题建议元数据向量指南

字段

字段是数据记录的特征或文本,例如文本分类数据集的text列或指令跟随数据集的prompt列。

字段名称 标题 类型 必需 Markdown
image image text True True
instruction instruction text True False
instruction-conditioned-caption instruction-conditioned-caption text True False

问题

问题是向标注者提出的问题,可以是评分、文本、标签选择、多标签选择或排序类型。

问题名称 标题 类型 必需 描述 值/标签
human-ratings-gpt4-correct human-ratings-gpt4-correct label_selection True 人类评分,指示GPT-4是否正确遵循了指令 [true, false]
human-ratings-problem-in-caption human-ratings-problem-in-caption label_selection True 人类评分,指示标题中是否存在问题 [true, false]
human-ratings-problem-in-gpt4 human-ratings-problem-in-gpt4 label_selection True 人类评分,指示GPT-4的响应中是否存在问题 [true, false]
gpt4-prediction gpt4-prediction text False GPT-4对任务的预测 N/A

元数据

元数据是一个字典,用于提供关于数据记录的额外信息。

元数据名称 标题 类型 对标注者可见
instruction-category instruction-category - True

向量

向量包含记录的向量表示,可用于搜索。

向量名称 标题 维度
instruction-vector instruction-vector [1, 384]
instruction-conditioned-caption-vector instruction-conditioned-caption-vector [1, 384]

数据实例

一个数据实例在Argilla中的示例如下:

json { "_server_id": "2bf0ce36-6faa-423b-a4c3-31189e03913d", "fields": { "image": "image", "instruction": "What is this exercise called and how is it good for you?", "instruction-conditioned-caption": "There is a pink foam mat with interlocking foam or rubber blue pieces on one half of it, sitting in the middle of a shady spot of grass behind a building and a sunnier spot. In the middle of the mat is a woman wearing grey pants that only come to her ankle and a pink halter-top style shirt. Shes putting all her weight on her thighs and hands, which are facing forward from her. Both of her legs are bent at the knees inward, so that the flats of her feet are touching her long black hair at the back of her head, and her hair dangles so it nearly touches her posterior, while her face is angled upwards towards the sky." }, "id": "7b689a74-8583-4276-a9ef-9f80994be8c9", "metadata": { "instruction-category": "Exercise" }, "responses": {}, "status": "pending", "suggestions": { "gpt4-prediction": { "agent": null, "score": null, "value": "This exercise is called the "King Pigeon Pose" or "Eka Pada Rajakapotasana" in yoga. It is good for you as it stretches the thighs, groin, abdomen, chest, shoulders, and neck, while also stimulating the abdominal organs and improving posture and flexibility." }, "human-ratings-gpt4-correct": { "agent": null, "score": null, "value": "false" }, "human-ratings-problem-in-caption": { "agent": null, "score": null, "value": "false" }, "human-ratings-problem-in-gpt4": { "agent": null, "score": null, "value": "true" } }, "vectors": {} }

在HuggingFace datasets中的相同记录示例如下:

json { "_server_id": "2bf0ce36-6faa-423b-a4c3-31189e03913d", "gpt4-prediction.suggestion": "This exercise is called the "King Pigeon Pose" or "Eka Pada Rajakapotasana" in yoga. It is good for you as it stretches the thighs, groin, abdomen, chest, shoulders, and neck, while also stimulating the abdominal organs and improving posture and flexibility.", "gpt4-prediction.suggestion.agent": null, "gpt4-prediction.suggestion.score": null, "human-ratings-gpt4-correct.suggestion": "false", "human-ratings-gpt4-correct.suggestion.agent": null, "human-ratings-gpt4-correct.suggestion.score": null, "human-ratings-problem-in-caption.suggestion": "false", "human-ratings-problem-in-caption.suggestion.agent": null, "human-ratings-problem-in-caption.suggestion.score": null, "human-ratings-problem-in-gpt4.suggestion": "true", "human-ratings-problem-in-gpt4.suggestion.agent": null, "human-ratings-problem-in-gpt4.suggestion.score": null, "id": "7b689a74-8583-4276-a9ef-9f80994be8c9", "image": "image", "instruction": "What is this exercise called and how is it good for you?", "instruction-category": "Exercise", "instruction-conditioned-caption": "There is a pink foam mat with interlocking foam or rubber blue pieces on one half of it, sitting in the middle of a shady spot of grass behind a building and a sunnier spot. In the middle of the mat is a woman wearing grey pants that only come to her ankle and a pink halter-top style shirt. Shes putting all her weight on her thighs and hands, which are facing forward from her. Both of her legs are bent at the knees inward, so that the flats of her feet are touching her long black hair at the back of her head, and her hair dangles so it nearly touches her posterior, while her face is angled upwards towards the sky.", "instruction-conditioned-caption-vector": [ 0.021473465487360954, 0.10754763334989548, 0.14798341691493988, -0.14049002528190613, 0.010625330731272697, -0.07629093527793884, 0.13141514360904694, -0.05140950158238411, -0.09660188853740692, -0.2592792212963104, -0.23375579714775085, -0.08067195117473602, 0.12288053333759308, -0.03611363098025322, 0.04131385684013367, -0.028739627450704575, -0.008648086339235306, 0.32250797748565674, 0.10550974309444427, 0.19984672963619232, -0.03734481707215309, -0.0022034691646695137, 0.07983627915382385, -0.02013581618666649, -0.1341937780380249, -0.16509348154067993, 0.0715259537100792, -0.09380444139242172, -0.03984955698251724, -0.025817451998591423, 0.5060305595397949, 0.12004397064447403, 0.07612147927284241, -0.13307364284992218, -0.032250773161649704, -0.22835606336593628, 0.276922345161438, 0.0910184234380722, -0.17201533913612366, -0.11520933359861374, 0.13959485292434692, 0.17710253596305847, 0.14618510007858276, -0.25805914402008057, 0.039814017713069916, 0.1329757571220398, 0.031686823815107346, -0.030810443684458733, 0.25683125853538513, -0.15260842442512512, 0.020481735467910767, 0.11013107001781464, -0.032886043190956116, 0.015668530017137527, 0.03483792766928673, -0.07092206180095673, -0.1889929175376892, 0.01249205507338047, 0.23342226445674896, -0.035175301134586334, 0.005187720060348511, 0.10122273862361908, 0.05438707768917084, 0.07043414562940598, 0.08355413377285004, 0.07310357689857483, 0.10765579342842102, 0.06553667038679123, 0.05527825653553009, -0.08454061299562454, -0.03585704043507576, 0.264997661113739, -0.368277907371521, -0.1793736219406128, -0.12951549887657166, -0.0031747817993164062, 0.0004681013524532318, -0.11840999126434326, 0.2088143527507782, 0.04547523707151413, -0.06620635837316513, -0.018145756796002388, -0.17441007494926453, -0.1260131299495697, -0.04789771884679794, 0.05233281850814819, -0.0010442938655614853, -0.05728473514318466, 0.05254557728767395, -0.08983037620782852, 0.04343093931674957, 0.2849102020263672, -0.06179475039243698, 0.19282130897045135, 0.02617977000772953, -0.0691226124763

搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
multi-modal-vlm-visit-bench数据集是通过Argilla平台构建的,该平台支持多模态数据的标注与管理。数据集的构建过程包括定义字段、问题、元数据、向量等关键元素,并结合人类反馈进行数据标注。具体而言,数据集中的每条记录包含图像、指令、指令条件下的描述等字段,并通过人类标注者对GPT-4生成的响应进行评价,以确保数据的质量和多样性。
使用方法
该数据集可通过Argilla平台或HuggingFace的`datasets`库加载。使用Argilla时,需安装Argilla库并通过`rg.Dataset.from_hub`方法加载数据集,随后可在Argilla服务器上进行探索与标注。若使用`datasets`库,则通过`load_dataset`方法加载数据记录。数据集的结构兼容HuggingFace格式,便于直接用于模型训练与评估。此外,数据集还提供了详细的标注指南,确保数据使用的规范性。
背景与挑战
背景概述
multi-modal-vlm-visit-bench数据集是一个多模态视觉语言模型(VLM)评估基准,旨在通过结合图像和文本数据来评估模型在复杂指令理解与生成任务中的表现。该数据集由Argilla团队创建,主要用于研究多模态模型在遵循指令、生成条件化描述以及处理人类反馈方面的能力。数据集的核心研究问题在于如何通过多模态数据的融合,提升模型在真实场景中的理解和生成能力。该数据集的构建不仅为多模态模型的研究提供了新的评估标准,还为人类反馈在模型训练中的应用提供了实验平台,推动了多模态人工智能领域的发展。
当前挑战
multi-modal-vlm-visit-bench数据集面临的主要挑战包括两个方面。首先,在领域问题方面,数据集旨在解决多模态模型在复杂指令理解与生成任务中的表现问题,这要求模型能够同时处理图像和文本信息,并生成符合人类期望的响应。然而,多模态数据的对齐与融合仍然是一个技术难点,尤其是在处理多样化指令和复杂场景时,模型容易产生偏差或错误。其次,在数据集构建过程中,如何确保人类反馈的质量和一致性是一个关键挑战。由于数据集的标注依赖于人类评估者的主观判断,不同评估者之间的标准可能存在差异,这可能导致数据集的噪声增加,进而影响模型的训练效果。此外,如何高效地处理大规模多模态数据并确保其可扩展性也是构建过程中需要克服的技术难题。
常用场景
经典使用场景
multi-modal-vlm-visit-bench数据集在多模态视觉语言模型(VLM)的研究中扮演了重要角色。该数据集通过结合图像和文本指令,提供了一个评估模型在复杂视觉任务中表现的标准平台。研究人员可以利用该数据集测试模型在理解图像内容并生成相关文本描述的能力,尤其是在需要根据特定指令生成条件化描述的场景中。
解决学术问题
该数据集解决了多模态模型在视觉与语言交互中的关键问题,尤其是在指令跟随和条件化描述生成方面。通过提供人类标注的反馈和GPT-4的预测结果,数据集为研究者提供了评估模型在复杂任务中表现的标准基准。这不仅有助于改进模型的生成能力,还为模型在真实场景中的应用提供了理论支持。
实际应用
在实际应用中,multi-modal-vlm-visit-bench数据集可用于开发智能助手、教育工具和内容生成系统。例如,在健身应用中,模型可以根据用户提供的图像生成详细的运动描述和健康建议。此外,该数据集还可用于增强虚拟现实和增强现实中的交互体验,帮助用户更好地理解复杂场景。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来,多模态视觉语言模型(VLM)在人工智能领域取得了显著进展,尤其是在结合图像与文本的任务中表现出色。multi-modal-vlm-visit-bench数据集作为这一领域的重要资源,为研究者提供了丰富的多模态数据实例,涵盖了图像、指令、条件化描述等多种数据类型。该数据集的最新研究方向聚焦于如何通过人类反馈优化模型的生成能力,特别是在指令遵循和条件化描述生成任务中,探索如何提升模型对复杂指令的理解与执行能力。此外,结合GPT-4等大型语言模型的预测结果与人类评分,研究者们正在深入分析模型生成内容的准确性与问题所在,以期在多模态任务中实现更高水平的智能交互。这一研究方向不仅推动了多模态模型的实际应用,还为未来智能系统的开发提供了重要的理论支持。
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