VILA-jp

VILA-jp是由早稻田大学和国立情报学研究所等机构创建的日本视觉语言模型数据集。该数据集包含660万对日语图像-文本对和600万条交错数据，用于预训练和指令调优。数据集通过从网络档案中提取和本地化数据创建，确保了图像与文本之间的高度对齐。创建过程中使用了OpenCLIP和ImageHash等技术进行图像去重和NSFW过滤。VILA-jp主要应用于视觉语言任务，旨在解决非英语语言（如日语）在视觉语言模型中的资源匮乏问题，提升模型的区域本地化和文化理解能力。

数据集介绍

构建方式

为了弥补非英语语言（如日语）在视觉语言模型（VLM）领域数据集的不足，研究团队提出了一种从零开始快速构建日语多模态数据集的方法。该方法通过网络爬虫从网络档案中收集日语图像-文本对和交错数据，并利用现有VLM直接从图像生成日语指令数据。具体而言，团队构建了两种类型的数据集：预训练数据和指令数据。预训练数据包括大规模的日语图像-文本对和交错数据，而指令数据则遵循LLaVA方法，通过API输入日语图像生成指令数据，确保视觉与文本内容的高度对齐。

使用方法

VILA-jp数据集适用于训练和微调视觉语言模型，特别是在日语环境下。研究者可以使用该数据集进行预训练，以提升模型对日语图像-文本对的理解能力。此外，数据集中的指令数据可以用于指令调优，使模型能够更好地遵循和生成日语指令。通过结合预训练和指令调优，模型在视觉语言任务中的表现将得到显著提升，特别是在涉及日语文化和语境的任务中。

背景与挑战

背景概述

随着视觉语言模型（VLM）的发展，构建多模态资源如图像-文本对、交错数据和指令数据变得至关重要。尽管英语的多模态资源丰富，但非英语语言如日语的相关资源却严重不足。为填补这一空白，研究人员提出了一种从零开始快速创建日语多模态数据集的方法，通过网络档案收集日语图像-文本对和交错数据，并利用现有VLM生成日语指令数据。实验结果表明，基于这些本土数据集训练的VLM在性能上优于依赖机器翻译内容训练的模型。

当前挑战

构建日语多模态数据集面临的主要挑战包括：1) 缺乏现成的日语多模态资源，需要从零开始创建；2) 机器翻译方法难以捕捉图像与文本之间的上下文关系，且无法反映图像领域的文化背景；3) 数据收集过程中需处理大量网络数据，确保数据的质量和多样性；4) 生成指令数据时需确保视觉与文本内容的高度对齐，避免信息失真。

常用场景

经典使用场景

VILA-jp数据集的经典使用场景在于其为日本视觉语言模型（VLM）的开发提供了丰富的多模态资源。通过收集和本地化的日本图像-文本对和交错数据，该数据集支持模型在预训练和指令调优阶段的高效训练。特别是，VILA-jp通过直接从图像生成日本指令数据，确保了视觉与文本内容之间的高度对齐，从而显著提升了模型的性能。

解决学术问题

VILA-jp数据集解决了非英语语言（如日语）在视觉语言模型开发中资源匮乏的问题。传统的机器翻译方法往往无法准确捕捉图像与文本之间的上下文关系，且无法反映图像领域的文化背景。VILA-jp通过从零开始构建日本多模态数据集，填补了这一空白，为日本VLM研究提供了丰富的资源，促进了区域本地化和文化理解。

实际应用

VILA-jp数据集在实际应用中展示了其在多模态任务中的强大能力。例如，在日本的文档视觉问答（Document VQA）任务中，该数据集能够帮助模型更好地理解和回答包含视觉和文本内容的文档问题。此外，VILA-jp还支持模型在图像描述生成、视觉问答等任务中的应用，提升了模型在实际场景中的表现。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着视觉语言模型（VLMs）的发展，构建适用于非英语语言的多模态数据集变得尤为重要。VILA-jp数据集的最新研究方向聚焦于从零开始快速创建日本多模态数据集，以弥补非英语语言在多模态资源上的不足。研究团队通过网络爬虫收集日本图像-文本对和交错数据，并利用现有VLM生成日本指令数据，显著提升了模型在处理日本文化背景下的视觉语言任务的性能。这一研究不仅推动了日本VLM的发展，也为其他非英语语言的多模态数据集构建提供了可行的方法论。

相关研究论文

• Constructing Multimodal Datasets from Scratch for Rapid Development of a Japanese Visual Language Model

  早稻田大学, 东京科学研究所, 京都大学, 国立情报学研究所, NII LLMC · 2024年