InfiMM-WebMath-40B是什么?一文让你看懂InfiMM-WebMath-40B的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

InfiMM-WebMath-40B概述简介

InfiMM-WebMath-40B 是字节跳动和中国科学院联合开源的超大规模多模态数据集,旨在提升多模态模型的图文混合推理能力,在数学领域。数据集从 Common Crawl 中提取,经过严格的筛选、清洗和标注,包含 2400 万个网页、8500 万个图像 URL 和 400 亿个文本标记,涵盖了丰富的数学和科学相关内容。InfiMM-WebMath-40B 能显著提升模型在数学推理方面的能力,在 MathVerse 和 We-Math 等基准测试中取得了优异的成绩。

InfiMM-WebMath-40B的功能特色

提升数学推理能力: InfiMM-WebMath-40B 包含大量的数学和科学相关内容,包括文本、公式、符号和图像,帮助 MLLMs 学习数学知识,提升其在数学推理方面的能力。

理解多模态信息: 该数据集是多模态的,包含文本和图像数据,帮助 MLLMs 学习如何将文本和图像信息结合起来进行推理,更好地理解复杂的数学概念和问题。

P2 促进模型应用: 基于 InfiMM-WebMath-40B 预训练的 MLLMs 能更好地应用于数学相关的应用程序,例如数学题库、数学学习工具、数学论文阅读和理解等。

InfiMM-WebMath-40B的技术原理

数据来源: 基于Common Crawl,包含互联网公开网页内容的大型数据库。

数据筛选:基于关键词匹配,保留包含数学、公式等特定词汇的页面。 设置阈值条件,例如每个文档中至少包含一定数量的 LaTeX 符号。 用 fastText 进行语言过滤,只保留中英文内容。

数据提取:用 Trafilatura 库提取文本内容。 分析网页中的图像 URL,提取与数学内容相关的图像。

数据清洗:用 MinHash 等技术进行去重。 采用基于规则的过滤方法,例如去除包含“lorem ipsum”的短文档、过滤掉含有不适当内容的文档及排除包含 Unicode 错误的文档等。

数据标注:用 LLaMA3-70B-Instruct 模型对数学内容进行评分,并用 fastText 分类器进行高精度过滤。

InfiMM-WebMath-40B项目介绍

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/datasets/Infi-MM/InfiMM-WebMath-40B

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.12568

InfiMM-WebMath-40B能做什么?

数学题库和评估工具: 开发者训练 MLLMs,使其能够自动生成数学题目、评估学生答案并提供反馈,构建智能化的数学题库和评估工具。

数学学习工具和平台: 帮助 MLLMs 更好地理解数学概念和公式,开发出更智能的数学学习工具和平台,例如提供个性化学习建议、解答学生疑问、辅助数学解题等。

数学论文阅读和理解: MLLMs 提升对数学论文的理解能力,开发出能够自动摘要、翻译和解释数学论文的工具。

数学研究:为数学研究提供数据支持,例如用于训练数学模型、进行数学实验和分析数学数据等。

其他科学领域:  InfiMM-WebMath-40B 包含科学相关的内容,例如物理、化学、生物等,训练 MLLMs 理解科学概念、公式和图像,并辅助科学研究和应用。

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