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VLFeedback|视觉语言模型数据集|数据集数据集
收藏arXiv2024-10-12 更新2024-10-16 收录
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https://vlf-silkie.github.io
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链接失效反馈资源简介：
VLFeedback是由香港大学、北京大学和香港中文大学深圳分校联合创建的大规模视觉语言反馈数据集，旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）与人类偏好对齐的问题。该数据集包含超过82,000条多模态指令和详细的推理过程，由现成的模型生成，无需人工标注。数据集内容涵盖67,000张独特图像和399,400对偏好，涉及多个领域，包括学术任务、专业领域和安全性测试。创建过程中，使用了GPT-4V模型进行偏好评估，确保了数据集的高质量和多样性。VLFeedback主要应用于提升LVLMs的感知、认知和安全性，旨在减少模型在视觉内容生成中的误导和偏见问题。
提供机构：
香港大学、北京大学、香港中文大学深圳分校
创建时间：
2024-10-12
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
VLFeedback数据集的构建方式独具匠心，通过整合多种数据源，包括通用视觉语言指令、学术视觉语言指令、鲁棒性导向的视觉语言指令、领域特定的视觉语言指令以及红队测试指令，形成了涵盖广泛领域和任务的多样化指令集。这些指令共计82.4万条，覆盖67万张独特图像和39.94万对偏好数据。此外，研究团队构建了一个包含12种视觉语言模型的模型池，用于生成基于收集指令的响应。通过定义聚焦于视觉文本交互的三个关键方面的注释模板，利用GPT-4V模型对不同模型的响应进行全面评估，确保了数据集的高质量和多样性。
特点
VLFeedback数据集的显著特点在于其大规模和多模态性，涵盖了从通用对话到学术任务再到特定领域的广泛指令，确保了数据集的全面性和深度。此外，该数据集通过AI而非人工注释，显著降低了标注成本，同时保持了高质量的反馈。数据集的构建还特别关注了视觉忠实性和伦理考量，确保模型在生成响应时能够准确反映图像内容并避免潜在的伦理问题。
使用方法
VLFeedback数据集主要用于通过直接偏好优化（DPO）方法来提升视觉语言模型的性能。研究者可以使用该数据集训练模型，通过比较不同模型生成的响应，优化模型以生成更符合用户查询、视觉忠实度更高且更安全的响应。数据集的高质量和多样性使其成为研究视觉语言模型对齐和优化的宝贵资源，有助于推动多模态人工智能的发展。
背景与挑战
背景概述
随着大规模视觉语言模型（LVLMs）的迅速发展，对高质量和多样化数据的需求变得日益迫切，以确保这些模型与人类期望的行为相一致。然而，通过人工监督创建此类数据既昂贵又耗时。VLFeedback数据集由香港大学、北京大学和中国深圳的香港中文大学联合开发，是首个大规模的视觉语言反馈数据集，包含超过82,000条多模态指令和由现成模型生成的详尽理由，无需人工标注。该数据集的构建旨在通过AI反馈来扩展监督，以实现LVLMs的对齐，展示了在帮助性、视觉忠实性和安全性方面的显著性能提升。
当前挑战
VLFeedback数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，解决领域问题如图像分类和视觉语言模型的对齐，需要高精度和多样化的数据。其次，构建过程中遇到的挑战包括如何在不依赖人工标注的情况下生成高质量的反馈数据，以及如何确保AI生成的反馈与人类标注的一致性。此外，数据集的规模和多样性要求高效的标注和处理方法，以确保数据集的实用性和广泛适用性。
常用场景
经典使用场景
VLFeedback数据集在视觉-语言模型（LVLMs）的训练中扮演着关键角色，特别是在通过AI反馈进行直接偏好优化（DPO）的过程中。该数据集包含超过82,000条多模态指令和详细的推理过程，这些数据由现成的模型生成，无需人工标注。通过使用VLFeedback，研究者能够训练出名为Silkie的LVLM，该模型在帮助性、视觉忠实性和安全性指标上表现出色，显著提升了感知和认知任务的性能，并减少了多模态幻觉问题。
衍生相关工作
VLFeedback数据集的引入催生了多项相关研究，特别是在多模态模型的偏好对齐和性能优化方面。例如，基于VLFeedback的DPO方法已被应用于多个开源的视觉-语言模型，显著提升了这些模型在多模态任务中的表现。此外，该数据集还激发了对AI反馈在模型训练中作用的深入研究，探索了不同模态数据在偏好对齐中的贡献。这些研究不仅扩展了VLFeedback的应用范围，还为未来的多模态模型研究提供了新的方向。
数据集最近研究
最新研究方向
在视觉语言模型（LVLMs）的快速发展背景下，VLFeedback数据集的最新研究方向聚焦于通过AI反馈实现模型对齐的大规模扩展。该数据集通过GPT-4V等现成模型生成超过82K的多模态指令和详尽的推理，无需人工标注，显著降低了成本并提高了效率。研究重点在于评估AI反馈在视觉语言对齐中的有效性，通过训练Silkie模型展示了在帮助性、视觉忠实性和安全性方面的显著提升。此外，研究还强调了AI反馈在促进偏好多样性方面的优势，为更全面的模型改进提供了可能。
相关研究论文
- 1VLFeedback: A Large-Scale AI Feedback Dataset for Large Vision-Language Models Alignment香港大学、北京大学、香港中文大学深圳分校 · 2024年
以上内容由AI搜集并总结生成
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