复旦大学 发布 统一偏好数据集 数据集, 应用在 人类偏好评估、多模态理解与生成 领域

复旦大学 本次发布的数据集 统一偏好数据集, 本文构建了一个大规模的统一偏好数据集，该数据集整合了现有的多个数据集，经过预处理后，包含了图像和视频的理解与生成任务的人类偏好数据。数据集分为 pairwise ranking 和 pointwise scoring 两种类型，覆盖了236000条数据，旨在训练能够跨视觉任务进行评估的统一奖励模型 UNIFIEDREWARD。该数据集的构建是为了解决现有奖励模型任务特定、适应性差的问题，并为多模态理解和生成任务提供了一种新的评估方法。

查看统一偏好数据集

关于 复旦大学 , 复旦大学是中国著名的高等学府，位于上海，是一所综合性、研究型大学，拥有多个学科领域的研究实力和学术影响力。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。