香港大学 发布 VLFeedback 数据集, 应用在 视觉语言模型、数据集 领域

香港大学 本次发布的数据集 VLFeedback, VLFeedback是由香港大学、北京大学和香港中文大学深圳分校联合创建的大规模视觉语言反馈数据集，旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）与人类偏好对齐的问题。该数据集包含超过82,000条多模态指令和详细的推理过程，由现成的模型生成，无需人工标注。数据集内容涵盖67,000张独特图像和399,400对偏好，涉及多个领域，包括学术任务、专业领域和安全性测试。创建过程中，使用了GPT-4V模型进行偏好评估，确保了数据集的高质量和多样性。VLFeedback主要应用于提升LVLMs的感知、认知和安全性，旨在减少模型在视觉内容生成中的误导和偏见问题。

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