TIGER-Lab 本次发布的数据集 MMEB-train, 该数据集包含多个视觉和语言相关的数据集,如A-OKVQA、CIFAR_100、CIRR等,每个数据集都有特定的特征和训练数据。这些数据集用于训练和评估多模态嵌入模型,如VLM2Vec,旨在处理广泛的下游任务,包括分类、问答、检索和视觉定位。
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关于 TIGER-Lab , TIGER-Lab是一个专注于图形识别、增强现实和虚拟现实等技术研究的实验室,致力于推动这些前沿技术在教育、娱乐和工业界的应用与发展。
关于 HuggingFace , Hugging Face是一个机器学习社区协作平台,专注于模型、数据集和应用程序的创建、发现和协作。该平台支持多种数据类型,包括文本、图像、视频、音频和3D数据,并提供开源工具和付费计算及企业解决方案。





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