OpenGVLab 发布 MMPR 数据集, 应用在 多模态推理、视觉问答 领域

OpenGVLab 本次发布的数据集 MMPR, MMPR数据集是一个大规模且高质量的多模态推理偏好数据集，包含约300万个样本。该数据集主要用于视觉问答任务，其特征包括图像、问题、被选答案和被拒绝答案。数据集通过微调InternVL2-8B模型并应用MPO（Mix-Preference Optimization）方法，显著提升了模型在多模态推理任务中的表现，特别是在MathVista和MathVision基准测试中取得了优异的成绩。

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