論文の概要: OBELICS: An Open Web-Scale Filtered Dataset of Interleaved Image-Text Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16527v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 09:35:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 23:14:15.714500
• Title: OBELICS: An Open Web-Scale Filtered Dataset of Interleaved Image-Text Documents
• Title（参考訳）: OBELICS: インターリーブされた画像テキストドキュメントのオープンなWebスケールフィルタリングデータセット
• Authors: Hugo Lauren\c{c}on, Lucile Saulnier, L\'eo Tronchon, Stas Bekman, Amanpreet Singh, Anton Lozhkov, Thomas Wang, Siddharth Karamcheti, Alexander M. Rush, Douwe Kiela, Matthieu Cord, Victor Sanh
• Abstract要約: 我々は、インターリーブされた画像テキスト文書のオープンなWebスケールフィルタリングデータセットであるOBELICSを紹介する。 データセット作成プロセスを説明し、包括的なフィルタリングルールを示し、データセットの内容を分析する。 IDEFICSという名前の9～800億のパラメータのビジョンと言語モデルをトレーニングし、異なるマルチモーダルベンチマークで競合性能を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.55393759474181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large multimodal models trained on natural documents, which interleave images and text, outperform models trained on image-text pairs on various multimodal benchmarks. However, the datasets used to train these models have not been released, and the collection process has not been fully specified. We introduce the OBELICS dataset, an open web-scale filtered dataset of interleaved image-text documents comprising 141 million web pages extracted from Common Crawl, 353 million associated images, and 115 billion text tokens. We describe the dataset creation process, present comprehensive filtering rules, and provide an analysis of the dataset's content. To show the viability of OBELICS, we train vision and language models of 9 and 80 billion parameters named IDEFICS, and obtain competitive performance on different multimodal benchmarks. We release our dataset, models and code.
• Abstract（参考訳）: 画像とテキストをインターリーブする自然文書でトレーニングされた大規模マルチモーダルモデルは、様々なマルチモーダルベンチマークで画像-テキストペアでトレーニングされたモデルを上回っている。 しかし、これらのモデルのトレーニングに使われるデータセットはリリースされておらず、収集プロセスは完全に特定されていない。 我々は,Common Crawlから抽出された1億1100万のWebページ,3億3300万の関連画像,および1150億のテキストトークンからなる,オープンなWebスケールの画像テキスト文書のフィルタリングデータセットであるOBELICSデータセットを紹介する。 本稿では,データセット作成プロセスを説明し,包括的フィルタリングルールを提示し,データセットの内容の分析を行う。 OBELICSの有効性を示すため、IDEFICSという名前の9～800億のパラメータのビジョンと言語モデルをトレーニングし、異なるマルチモーダルベンチマークで競合性能を得る。 データセット、モデル、コードをリリースします。

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