波士顿大学 发布 SCRAMBLe 数据集, 应用在 人工智能训练、视觉语言处理 领域

波士顿大学 本次发布的数据集 SCRAMBLe, SCRAMBLe是一个合成数据集，由波士顿大学的研究团队创建，旨在通过自动化方式生成高质量的合成偏好数据，以改善大型多模态语言模型在合成推理方面的能力。该数据集通过合成具有挑战性的负样本caption，并与现有的图像caption数据进行自动化匹配，用于训练和调整模型，以提高其在视觉语言合成推理任务上的性能。

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