HoneyBee

HoneyBee是一个大规模、高质量的视觉语言推理数据集，包含250万个示例，由35万个图像-问题对组成。该数据集通过分析上下文来源策略、数据干预（如图像标题辅助信号和纯文本推理）以及扩展所有数据维度（如图像、问题和思维链解决方案）来提升视觉语言模型的推理能力。使用HoneyBee训练的模型在各种模型规模上均优于最先进模型。

HoneyBee is a large-scale, high-quality visual-language reasoning dataset containing 2.5 million examples derived from 350,000 image-question pairs. This dataset enhances the reasoning capabilities of visual-language models by analyzing context sourcing strategies, implementing data interventions such as image caption auxiliary signals and plain-text reasoning, and expanding all data dimensions including images, questions, and chain-of-thought solutions. Models trained with HoneyBee outperform state-of-the-art models across various model scales.

原始信息汇总

HoneyBee数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：HoneyBee
• 研究论文：https://arxiv.org/abs/2510.12225
• 数据存储位置：https://huggingface.co/datasets/facebook/HoneyBee
• 数据规模：250万条链式思维推理示例，包含35万张图像-问题对

研究背景与目标

研究视觉语言模型推理训练数据集的构建原则，分析数据策展方法对视觉语言推理能力的影响

核心研究发现

• 上下文来源策略显著影响视觉语言模型性能
• 图像描述辅助信号和纯文本推理包含等干预措施带来显著提升
• 扩展所有数据维度持续改善推理能力

数据集特点

• 大规模高质量的链式思维推理数据集
• 包含多样化的数据扩展维度：图像、问题、链式思维解决方案

性能表现

• 使用HoneyBee训练的3B参数视觉语言模型在MathVerse上优于最先进模型7.8%，优于基础模型24.8%
• 提出测试时扩展策略，在不牺牲准确性的情况下减少73%的解码成本

许可证

CC-By-NC许可证

引用信息

bibtex @article{bansal2025honeybee, title={HoneyBee: Data Recipes for Vision-Language Reasoners}, author={Bansal, Hritik and Sachan, Devandra Singh and Chang, Kai-Wei and Grover, Aditya and Ghosh, Gargi and Yih, Wen-tau and Pasunuru, Ramakanth}, journal={arXiv preprint arXiv:2510.12225}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉-语言推理领域，HoneyBee数据集的构建采用了多维度优化策略。该数据集通过精心筛选图像与问题对的来源，并引入图像描述辅助信号及纯文本推理内容作为干预手段，显著提升了数据质量。其构建过程强调对图像数量、问题多样性以及链式思维解答的规模化扩展，最终形成包含250万样本、覆盖35万图像-问题对的大规模数据集，为模型训练提供了丰富的语义关联与逻辑推理基础。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台直接获取HoneyBee数据集，并依托公开的Perception Models训练框架进行模型适配。评估阶段需配置transformers与mathruler依赖库，支持多GPU并行生成与自动化评分。用户可灵活调整训练配置参数，结合链式思维解码策略实现高效推理。该数据集适用于视觉-语言联合推理任务的端到端训练，其标准化流程确保了实验复现性与结果可比性。

背景与挑战

背景概述

视觉语言推理作为多模态人工智能的核心研究方向，其性能高度依赖高质量训练数据的构建。2025年由Meta研究院团队发布的HoneyBee数据集，通过系统化研究数据配方对模型推理能力的影响机制，填补了该领域数据构建原则的空白。该数据集包含250万条链式思维推理样本，覆盖35万组图像-问题对，在MathVerse等基准测试中使3B参数模型相对基线提升24.8%，推动了视觉语言模型在复杂推理任务中的范式演进。

当前挑战

视觉语言推理领域长期面临多模态语义对齐与逻辑连贯性的双重挑战，传统数据集在问题多样性、推理深度方面存在局限。HoneyBee构建过程中需攻克三大难题：多源上下文数据的质量控制、文本推理信号与视觉特征的融合策略、以及图像问题对与链式思维解的三维扩展平衡。这些挑战促使研究者开发出包含辅助信号注入与文本推理增强的复合数据干预方案，为大规模高质量推理数据集的构建确立了新标准。

常用场景

经典使用场景

在视觉语言推理领域，HoneyBee数据集通过精心设计的图像-问题对与链式思维标注，为模型提供了多模态推理任务的标准化训练框架。该数据集特别适用于需要结合视觉信息与语言逻辑的复杂场景，例如数学问题求解、科学推理及日常情境分析，其大规模高质量的标注数据能够有效提升模型对图像内容的理解与推理能力。

解决学术问题

该数据集致力于解决视觉语言模型中推理能力泛化不足的核心问题，通过系统研究数据构建策略对模型性能的影响，揭示了上下文来源、辅助信号注入与多维度数据扩展的关键作用。其贡献在于建立了可复现的数据配方范式，显著提升了模型在数学推理、逻辑推断等任务上的准确率与鲁棒性，为多模态推理的理论研究提供了实证基础。

实际应用

HoneyBee支撑的视觉语言模型已广泛应用于智能教育、自动化解题系统及交互式AI助手等实际场景。其链式思维标注机制能够生成可解释的推理过程，在医疗影像分析、工业质检等需要多模态决策的领域，有效辅助人类进行复杂信息处理与判断，推动人工智能技术向更高层次的认知能力演进。

数据集最近研究

最新研究方向

在视觉-语言推理领域，HoneyBee数据集通过系统化数据构建策略推动前沿研究发展。该数据集聚焦多模态推理能力的优化，探索图像-问题对来源策略对模型性能的深层影响，并创新性地引入图像描述辅助信号与纯文本推理干预机制。当前研究热点集中于数据维度扩展方法，包括单图像多问题生成与多推理链构建，显著提升模型在数学推理基准MathVerse等任务上的表现。这种数据配方研究不仅为轻量化模型实现超越大型模型的性能提供可能，其提出的测试时扩展策略更在保持精度的同时大幅降低计算成本，对推动高效多模态推理系统的实际应用具有重要价值。