Die Struktur des ShareGPT-4o-Image-Datensatzes ist so konzipiert, dass er sich ideal für die Überprüfung und das Training multimodaler Modelle eignet. Der Datensatz hält sich an ein streng standardisiertes Format, wobei jedes Beispiel einen vollständigen Text-Cue und eine entsprechende Bildausgabe enthält, die direkt in das Modell für das End-to-End-Training eingespeist werden können. 45K Nur-Text-zu-Bild-Beispiele und 46K Text-plus-Bild-zu-Bild-Beispiele sind ausgewogen, um sicherzustellen, dass das Modell sowohl die Kernkompetenzen der kreativen Ideenfindung als auch der genauen Bearbeitung erlernt.
Der Datensatz enthält eine ausführliche Dokumentation und Code-Beispiele, die Entwicklern eine schnelle Integration in bestehende Trainingsprozesse ermöglichen. Typische Anwendungen sind die Feinabstimmung von Diffusionsmodellen, um die Qualität der Generierung zu verbessern, die Überprüfung der Übereinstimmung von Modellen mit der menschlichen Intention und das Testen der Modellleistung bei komplexen Hinweisen. Die standardisierten Merkmale des Datensatzes ermöglichen es, ihn als Benchmark-Testsatz in multimodalen Bereichen für einen fairen Vergleich der Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Modellen zu verwenden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelShareGPT-4o-Image: ein quelloffener Datensatz zur multimodalen BilderzeugungDie
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