MAmmoTH VL Instruct 12M
Mammoth-VL-Instruct-12m es un enorme conjunto de datos multimodales que incluye instrucciones visuales y textuales para problemas matemáticos y científicos, con respuestas detalladas paso a paso.
Aproximadamente 37 millones de ejemplares, 5 GB como mínimo, formato Parquet
Apache 2.0
Descripción
El conjunto de datos MAmmoTH VL Instruct 12M ofrece una enorme colección de ejemplos de instrucciones visuales, con respuestas detalladas, que abarcan los campos de las matemáticas y las ciencias. Cada ejemplo incluye una imagen, una instrucción y una solución paso a paso, lo que facilita el entrenamiento de modelos con razonamiento visual y lógico.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos multimodales capaces de comprender y resolver problemas visuales complejos
- Entrene a las IA para que proporcionen respuestas explicativas detalladas a preguntas científicas y matemáticas
- Probar la capacidad de razonamiento visual e instructivo de los modelos LLM multimodales
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Es posible enriquecer el conjunto de datos con anotaciones adicionales, agregar instrucciones más variadas o correcciones humanas para mejorar la calidad de las respuestas.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de IA multimodal
- Desarrolladores de modelos de instrucción visual
- Proyectos STEM AI
🔧 Herramientas compatibles
- Hugging Face
- PyTorch
- TensorFlow
- LLMs multimodales
💡 Consejo
Utilice los lotes adecuados para gestionar eficazmente este conjunto de datos tan grande.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las disciplinas que abarca este conjunto de datos?
Principalmente matemáticas y ciencias con instrucciones visuales y soluciones paso a paso.
¿Se puede utilizar este conjunto de datos para realizar ajustes comerciales?
Sí, según la licencia Apache 2.0, se autoriza el uso comercial con respecto a los términos.
¿Qué tamaño de recursos se requieren para trabajar con este conjunto de datos?
Se recomienda disponer de importantes recursos de almacenamiento y cálculo para aprovechar al máximo los 37 millones de ejemplos.




