OmniCorpus是一個龐大的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，涵蓋了86億張圖像和16960億個文本標(biāo)記，支持中英雙語，由上海人工智能實驗室與多所知名高校及研究機構(gòu)共同開發(fā)。其通過整合來自不同網(wǎng)站和視頻平臺的文本與視覺內(nèi)容，顯著提升了數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量，旨在推動多模態(tài)大語言模型的研究與應(yīng)用。該數(shù)據(jù)集已在GitHub上公開，適用于多種機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

OmniCorpus是什么

OmniCorpus是一個大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，包含86億張圖像和16960億個文本標(biāo)記，支持中英雙語。它由上海人工智能實驗室聯(lián)合多所知名高校及研究機構(gòu)共同構(gòu)建。OmniCorpus通過整合來自不同網(wǎng)站和視頻平臺的文本與視覺內(nèi)容，為研究人員提供了豐富的數(shù)據(jù)多樣性。與現(xiàn)有數(shù)據(jù)集相比，OmniCorpus在規(guī)模和質(zhì)量上都有顯著提升，推動多模態(tài)大語言模型的研究和應(yīng)用。數(shù)據(jù)集在GitHub上公開可用，適用于多種機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

主要功能

• 多模態(tài)學(xué)習(xí)支持：結(jié)合圖像與文本數(shù)據(jù)，適用于多模態(tài)機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和研究，例如圖像識別、視覺問答和圖像描述。
• 大規(guī)模數(shù)據(jù)集：提供豐富的圖像與文本數(shù)據(jù)，有助于訓(xùn)練和測試大型多模態(tài)模型，從而提高模型的泛化能力和性能。
• 數(shù)據(jù)多樣性：涵蓋了各種來源和類型的數(shù)據(jù)，包括不同語言和領(lǐng)域的內(nèi)容，增強了數(shù)據(jù)集的多樣性和應(yīng)用范圍。
• 靈活的數(shù)據(jù)格式：支持流式數(shù)據(jù)格式，能夠適應(yīng)多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如純文本語料庫、圖像-文本對和交錯數(shù)據(jù)格式。
• 高質(zhì)量數(shù)據(jù)：通過高效的數(shù)據(jù)引擎和人類反饋過濾機制，確保數(shù)據(jù)集的高質(zhì)量，減少噪聲和不相關(guān)內(nèi)容。

技術(shù)優(yōu)勢

• 大規(guī)模數(shù)據(jù)集成：整合了86億張圖像和16960億個文本標(biāo)記，成為目前最大的多模態(tài)數(shù)據(jù)集之一。
• 高效的數(shù)據(jù)引擎：開發(fā)了高效的數(shù)據(jù)處理管道，能夠快速處理和過濾大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)，確保高質(zhì)量輸出。
• 豐富的數(shù)據(jù)多樣性：數(shù)據(jù)來源于多種語言和不同類型的網(wǎng)站以及視頻平臺，提供了廣泛的數(shù)據(jù)多樣性。
• 靈活的數(shù)據(jù)格式：采用流式數(shù)據(jù)格式，能夠靈活適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和研究需求。
• 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)保證：通過細(xì)致的預(yù)處理步驟和人類反饋機制，提升了數(shù)據(jù)集的整體質(zhì)量。
• 先進的過濾技術(shù)：使用BERT模型結(jié)合人工反饋來優(yōu)化文本過濾，降低無關(guān)內(nèi)容和噪聲。
• 主題建模分析：基于LDA等技術(shù)進行主題建模，幫助研究人員理解數(shù)據(jù)集的內(nèi)容分布和主題多樣性。

項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/OpenGVLab/OmniCorpus
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2406.08418

如何使用OmniCorpus

• 獲取數(shù)據(jù)集：訪問OmniCorpus的GitHub頁面以下載數(shù)據(jù)集內(nèi)容。
• 理解數(shù)據(jù)格式：熟悉數(shù)據(jù)集的組織結(jié)構(gòu)和文件格式，包括圖像文件、文本標(biāo)記和元數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)研究或應(yīng)用需求，可能需要對數(shù)據(jù)進行進一步的預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換或數(shù)據(jù)分割。
• 模型訓(xùn)練：使用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練多模態(tài)機器學(xué)習(xí)模型，如圖像識別、視覺問答或圖像描述模型。調(diào)整模型參數(shù)以適應(yīng)數(shù)據(jù)集的特點。
• 模型評估：在數(shù)據(jù)集上評估模型性能，使用適當(dāng)?shù)脑u估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率或F1分?jǐn)?shù)。

應(yīng)用場景

• 多模態(tài)學(xué)習(xí)：用于訓(xùn)練能夠同時處理圖像和文本的機器學(xué)習(xí)模型，提升模型對視覺和語言信息的理解能力。
• 視覺問答（VQA）：構(gòu)建能夠理解圖像內(nèi)容并回答相關(guān)問題的系統(tǒng)，例如，對于給定的圖片，回答有關(guān)圖片內(nèi)容的問題。
• 圖像描述生成：開發(fā)自動為圖片生成描述性文字的系統(tǒng)，這在社交媒體、圖像搜索引擎和輔助技術(shù)中非常有用。
• 內(nèi)容推薦系統(tǒng)：結(jié)合圖像和文本數(shù)據(jù)，提供更精準(zhǔn)的個性化內(nèi)容推薦，例如電商產(chǎn)品推薦和新聞文章推薦等。