使用场景

研究人员使用MAmmoTH-VL数据集训练MLLMs，以提高模型在数学问题解答任务中的表现。

教育工作者利用MAmmoTH-VL平台设计课程，帮助学生理解多模态推理的重要性和应用。

开发者利用MAmmoTH-VL的开源代码，开发新的多模态应用，以解决实际问题。

产品特色

构建大规模多模态指令调优数据集：使用开放模型创建了包含1200万指令-响应对的数据集。

提升MLLMs推理能力：在多个基准测试中实现性能提升，如MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench。

支持多样化任务：覆盖了多种推理密集型任务，增强了模型处理复杂问题的能力。

详细的中间推理：数据集设计用于引出链式推理（CoT），提供了丰富的中间推理步骤。

开源模型和数据：提供了模型、数据集和代码的开源访问，促进了研究和教育的可访问性。

成本效益分析：通过使用开放模型，提供了一种成本效益高的大规模数据集构建方法。

使用教程

1. 访问MAmmoTH-VL官方网站，了解项目背景和目标。

2. 浏览数据集和模型部分，下载所需的数据集和模型文件。

3. 根据提供的文档和代码示例，设置开发环境并加载数据集。

4. 使用MAmmoTH-VL数据集训练或微调自己的MLLMs，观察模型性能的提升。

5. 参与MAmmoTH-VL社区，与其他研究人员和开发者交流经验和最佳实践。

6. 利用MAmmoTH-VL平台进行教育和研究，探索多模态推理的新领域。