复旦大学 发布 BMMR 数据集, 应用在 教育、自然语言处理 领域

复旦大学 本次发布的数据集 BMMR, BMMR是一个大规模的双语、多模态、跨学科推理数据集，包含110,000个涵盖300个联合国教科文组织定义的学科的高质量大学水平实例。数据集分为两部分：BMMR-Eval包含20,458个实例，用于全面评估LMMs在多个学科中的知识和推理能力；BMMR-Train包含88,991个实例，用于支持进一步的研究和开发。数据集涵盖了选择题、填空题和开放式问答等多种格式，数据来源于书籍、考试和测验等印刷和数字媒体。所有数据都通过人类参与的框架进行筛选和过滤，并与高质量的推理路径配对。BMMR旨在解决现有基准在学科多样性、问题复杂性、推理深度和语言覆盖面之间的平衡问题，并提供一个多模态、跨学科的培训数据集，以支持开源社区的研究和开发。

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