multilingual-llava-bench

该数据集包含多种语言的问答数据，每种语言的数据集包含60个样本。数据集的特征包括问题ID、图像、问题、描述、图像ID、GPT生成的答案和类别。数据集按语言分为多个子集，每个子集存储在对应的parquet文件中。

数据集概述

语言

• 阿拉伯语 (ar)
• 孟加拉语 (bn)
• 英语 (en)
• 西班牙语 (es)
• 法语 (fr)
• 印地语 (hi)
• 日语 (ja)
• 俄语 (ru)
• 乌尔都语 (ur)
• 中文 (zh)

数据集信息

特征

• question_id: 整数类型 (int64)
• image: 图像类型 (image)
• question: 字符串类型 (string)
• caption: 字符串类型 (string)
• image_id: 字符串类型 (string)
• gpt_answer: 字符串类型 (string)
• category: 字符串类型 (string)

分割

• ar: 60个样本
• bn: 60个样本
• en: 60个样本
• es: 60个样本
• fr: 60个样本
• hi: 60个样本
• ja: 60个样本
• ru: 60个样本
• ur: 60个样本
• zh: 60个样本

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • ar: data/ar.parquet
    • bn: data/bn.parquet
    • en: data/en.parquet
    • es: data/es.parquet
    • fr: data/fr.parquet
    • hi: data/hi.parquet
    • ja: data/ja.parquet
    • ru: data/ru.parquet
    • ur: data/ur.parquet
    • zh: data/zh.parquet

数据集介绍

构建方式

multilingual-llava-bench数据集的构建基于多语言环境下的视觉问答任务，涵盖了阿拉伯语、孟加拉语、英语、西班牙语、法语、印地语、日语、俄语、乌尔都语和中文等十种语言。每个语言类别均包含60个样本，样本结构包括图像、问题、图像描述、GPT生成的答案以及类别标签。数据集的构建过程注重语言多样性和视觉内容的丰富性，确保了跨语言和跨文化的广泛适用性。

特点

该数据集的特点在于其多语言覆盖和视觉问答任务的结合。每个样本不仅包含图像和问题，还提供了详细的图像描述和GPT生成的答案，便于研究者进行多模态学习与分析。数据集的语言多样性使其成为研究跨语言理解和视觉问答任务的理想选择，同时其结构化的数据格式也为模型训练和评估提供了便利。

使用方法

multilingual-llava-bench数据集可用于多语言视觉问答模型的训练与评估。研究者可以通过加载不同语言的分割数据，进行多模态模型的训练，并利用GPT生成的答案作为参考进行模型性能的验证。数据集的图像和问题对可用于测试模型在跨语言环境下的理解和生成能力，为多语言视觉问答领域的研究提供了重要的实验基础。

背景与挑战

背景概述

multilingual-llava-bench数据集是一个多语言视觉问答基准数据集，旨在推动跨语言视觉理解与自然语言处理的研究。该数据集涵盖了阿拉伯语、孟加拉语、英语、西班牙语、法语、印地语、日语、俄语、乌尔都语和中文等多种语言，每类语言包含60个样本。其核心研究问题在于如何通过图像与多语言文本的结合，提升模型在多语言环境下的视觉问答能力。该数据集的创建为多模态学习领域提供了重要的实验平台，尤其是在跨语言迁移学习和多语言模型评估方面具有显著的影响力。

当前挑战

multilingual-llava-bench数据集在解决多语言视觉问答问题时面临诸多挑战。首先，不同语言之间的语义差异和表达方式多样化，使得模型在跨语言理解上存在困难。其次，图像与多语言文本的对齐问题增加了数据标注的复杂性，尤其是在低资源语言中，标注质量可能受到影响。此外，构建过程中需要确保数据集的多样性和代表性，避免语言或文化偏见，这对数据收集和预处理提出了更高的要求。这些挑战不仅影响了模型的性能评估，也为多模态学习领域的研究提供了新的探索方向。

常用场景

经典使用场景

multilingual-llava-bench数据集在多语言视觉问答任务中展现了其独特价值。通过结合图像与多语言文本，该数据集为研究者提供了一个跨语言、跨文化的视觉理解平台，广泛应用于多模态学习模型的训练与评估。

解决学术问题

该数据集有效解决了多语言环境下视觉问答模型的泛化能力问题。通过涵盖多种语言和文化背景，它为研究者在跨语言迁移学习、多模态对齐以及语言与文化差异对模型性能的影响等方面提供了丰富的数据支持，推动了多模态人工智能领域的发展。

衍生相关工作

基于multilingual-llava-bench数据集，研究者们开发了一系列经典的多模态模型，如多语言视觉问答系统、跨语言图像描述生成模型等。这些工作不仅扩展了数据集的应用范围，也为多模态人工智能领域提供了新的研究方向和理论支持。