A estrutura do conjunto de dados ShareGPT-4o-Image foi projetada para torná-lo ideal para a revisão e o treinamento de modelos multimodais. O conjunto de dados adere a um formato estritamente padronizado, com cada amostra contendo uma sugestão de texto completa e a saída de imagem correspondente, que pode ser alimentada diretamente no modelo para treinamento de ponta a ponta. 45 mil amostras de texto somente para imagem e 46 mil amostras de texto mais imagem para imagem são equilibradas para garantir que o modelo aprenda as competências essenciais da geração de ideias criativas e da edição precisa.
O conjunto de dados fornece documentação detalhada e exemplos de código para ajudar os desenvolvedores a se integrarem rapidamente aos processos de treinamento existentes. As aplicações típicas incluem o ajuste fino dos modelos de difusão para melhorar a qualidade da geração, a verificação do alinhamento dos modelos com a intenção humana e o teste do desempenho do modelo sob pistas complexas. Os recursos padronizados do conjunto de dados permitem que ele seja usado como um conjunto de testes de referência em domínios multimodais para uma comparação justa das diferenças de desempenho entre modelos diferentes.
Essa resposta foi extraída do artigoShareGPT-4o-Image: um conjunto de dados de geração de imagens multimodais de código abertoO
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