近30万下载!PIN-14M,多模态预训练新“宝库”来袭

PIN-14M 数据集简介

PIN-14M 项目链接: https://huggingface.co/datasets/m-a-p/PIN-14M

PIN(Paired and INterleaved)数据集是由 M-A-P 团队和 2077AI 等开源组织构建的新型多模态数据集格式,旨在解决现有多模态数据集在训练大型多模态模型(LMM)时存在的感知和推理错误问题。PIN 数据集通过结合Markdown文件和图像,采用知识密集型、可扩展和支持多种训练策略的设计理念,极大地增强了模型学习复杂任务的能力。为应对多模态大模型训练过程中的持续挑战,尤其是复杂视觉数据解释和多模态关系推断的问题,M-A-P 团队发布了开源数据集 PIN-14M,PIN-14M 包含1400万个样本,涵盖了丰富的科学和网络内容,并注重数据质量和伦理完整性。PIN-14M 数据集验证的初步结果表明,PIN 格式在改进大型多模态模型(LMM)性能上具有巨大潜力。

传统多模态格式与提出的PIN格式的比较分析

传统多模态格式与提出的PIN格式的比较分析

PIN-14M 研发团队由 M-A-P 团队和 2077AI 开源社区共同组织构成。M-A-P 团队以其在多模态数据研究领域的前沿贡献而闻名,专注于通过构建强大且多样化的数据集来推动 AI 驱动的解决方案发展。2077AI 开源社区则致力于 AI 数据标准化和生态系统建设,两者的合作结合了技术创新与战略愿景。PIN-14M 的开源,推动了开源领域的进步,也体现了团队为更高效、更繁荣的 AI 数据生态系统共同发力,不断取得突破进展。

PIN-14M 数据集的构建

PIN-14M 基于三大核心原则构建而成:知识密集型、可扩展性和支持多种训练策略。

知识密集型指每个样本包含了文本和图像的紧密结合,通过同时Markdown格式文档和全局图像,充分表达多模态信息。此外,文本部分还使用粗体、斜体、标题等标记语言对知识进行结构化,帮助模型理解知识之间的层次关系。

可扩展性体现在 PIN 数据集通过统一的格式能够兼容并转换现有的多模态数据集,无论是现有的图像-文本对数据集,还是交错文档数据集,都可以通过简单的处理流程转化为 PIN 格式,从而支持更大规模的数据集构建。

PIN 格式还能支持图像-文本配对、交错训练以及其他多模态训练等多种训练策略策略。这使得模型可以从不同的角度进行学习,提升推理能力,并提高其在复杂场景下的表现。

为了实现这些目标,M-A-P 团队采用了一系列处理流程:

在数据收集与清洗的过程中,团队从不同的学术论文、网络资源和专业平台(如arXiv、PMC等)收集文本和图像数据。接着,团队对数据格式进行了转换和统一,将原始的文本和图像数据转化为结构化的Markdown格式,并根据文档内容生成全局图像。为确保数据质量,团队为每个数据条目嵌入了质量信号,允许研究人员根据需求对数据进行选择性筛选。所有数据均遵循开源许可协议,以确保透明性和伦理合规。

PIN-14M 工作流程概述

PIN-14M 工作流程概述

多模态训练数据集建构新范式

PIN 数据格式的构建与 PIN-14M 数据集的开源,为多模态大模型训练提供了新的范式遵循,主要体现为知识密集与文本结构化带来的多样化、扩展性和兼容性,并进一步体现为训练模型对于复杂任务的推理能力。

传统数据集通常侧重于简单的感知任务(如图像分类、目标检测等),而 PIN 数据集通过其复杂的知识结构和交错的信息布局,帮助模型提升了在推理、理解和解释复杂多模态关系方面的能力。尤其在涉及图表推理、科学文献分析等高阶任务时,PIN 数据集的优势尤为突出,这得益于 PIN 丰富的训练数据来源和结构化、密度高的数据格式。

与传统的图像-文本对数据集不同,PIN 数据集不仅包含图像与文本的简单配对,还通过Markdown文件结构化了文本信息。Markdown格式允许文本进行语义化的标记,对于模型理解文本中的层次关系和重要信息尤为关键。PIN 格式中的全局图像不仅保留了图像的视觉信息,还能够帮助模型理解图像和文本之间的深度联系。与以往的数据集相比,PIN 数据集通过将整个页面的布局信息结合到图像中,使得模型能够学习图像中的整体结构和部分之间的相互关系。通过这种方式,PIN 数据集为模型提供了更加深入和系统的知识表示,提升了模型的推理能力。

PIN 数据集不仅覆盖了传统的网页数据,还涉及丰富的学术文献、技术文档等多种专业领域内容。多样化的数据来源使得 PIN 数据集在训练大型多模态模型时具有更广泛的适用性,特别是在需要推理、解释复杂科学和技术问题的任务中,PIN 数据集能够提供更具挑战性的样本。

此外,PIN 数据集的设计考虑到了现有多模态数据集的转换和兼容性问题。通过提供清晰的数据格式转换流程,PIN 数据集可以轻松将其他数据集转化为 PIN 格式,从而促进了多模态数据集的扩展与整合。这一特性对于推动未来多模态模型的训练具有重要意义。

PIN 数据集的推出不仅为多模态训练数据集的构建提供了新的范式,也为人工智能大模型的训练提供了更为丰富的资源。通过增强数据集的知识密度、可扩展性和多样性,PIN 数据集为未来的人工智能技术发展提供了巨大的潜力。由于HF的限制,项目团队目前将把 PIN-100M 设为开源数据集,而与此同时,M-A-P 团队和 2077AI 团队仍然在生产更多数据,希望推动开源生态的进步。在未来,随着数据集的进一步扩展和优化,PIN 数据集有望成为多模态模型训练的核心基础之一,推动人工智能在更多复杂任务中的应用。

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