VisualWebInstruct

VisualWebInstruct是一个通过搜索引擎创建的多学科、高质量数据集，旨在解决推理型多模态数据集的稀缺问题。该数据集包含约90万对问答对，其中40%为视觉问答对，其余为文本问答对。通过内容提取、过滤和合成的管道，从超过70万个独特的URL源中收集和处理HTML数据。在多个基准测试中，使用VisualWebInstruct微调的模型表现出显著的性能提升。VisualWebInstruct is a multidisciplinary, high-quality dataset developed via search engines, aimed at addressing the scarcity of reasoning-oriented multimodal datasets. It contains approximately 900,000 question-answer pairs, 40% of which are visual question-answer pairs, with the remainder being text-based question-answer pairs. HTML data was collected and processed from over 700,000 unique URL sources through a pipeline of content extraction, filtering and synthesis. Models fine-tuned with VisualWebInstruct have demonstrated significant performance improvements across multiple benchmark tests.

原始信息汇总

VisualWebInstruct 数据集概述

数据集简介

• 数据集名称：VisualWebInstruct
• 创建目的：为提高视觉语言模型在推理任务上的性能，解决高质量、多样化训练数据的稀缺问题。
• 数据来源：通过搜索引擎（Google Image）搜索与精选的30,000个种子图像相似的网站，收集并处理超过700K个唯一URL来源的HTML内容。
• 数据构成：包含约900K个问题-答案对，其中40%为视觉问答对，其余为文本问答对。

数据集特点

• 学科覆盖：涵盖数学、物理、金融、化学等多个学科。
• 性能提升：在VisualWebInstruct上微调的模型显示出显著的性能提升，例如Llava-OV-mid训练的模型在各项基准测试中提高10-20%，MAmmoTH-VL训练的模型提高5%。
• 最佳模型表现：MAmmoTH-VL2模型在10B参数类别中，在MMMU-Pro-std（40.7%）、MathVerse（42.6%）和DynaMath（55.7%）上展示出最先进性能。

引用信息

@article{visualwebinstruct, title={VisualWebInstruct: Scaling up Multimodal Instruction Data through Web Search}, author = {Jia, Yiming and Li, Jiachen and Yue, Xiang and Li, Bo and Nie, Ping and Zou, Kai and Chen, Wenhu}, journal={arXiv preprint arXiv:2503.10582}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

鉴于视觉语言模型在推理聚焦型任务上的进展受限，本项目旨在解决推理聚焦型多模态数据集稀缺的问题。VisualWebInstruct数据集的构建采用了一种创新的方法，通过利用搜索引擎来创建一个涵盖数学、物理、金融、化学等多个学科领域的多样化、高质量数据集。该项目以精心挑选的30,000个种子图像为起点，利用Google图片搜索识别包含相似图像的网站，收集并处理了超过700,000个独立URL来源的HTML内容，最终通过内容提取、过滤和合成流程，构建了一个约900,000个问答对的数据集，其中40%为视觉问答对，其余为文本问答对。

特点

VisualWebInstruct数据集的主要特点是其多样性和高质量，它覆盖了多个学科领域，并专注于提升视觉语言模型在推理任务上的性能。该数据集不仅规模宏大，而且通过精心设计的数据收集和处理流程，确保了数据的质量和相关性。此外，数据集中的问答对包含了丰富的视觉和文本信息，为模型训练提供了丰富的多模态输入。

使用方法

使用VisualWebInstruct数据集，研究者可以通过对数据集中的问答对进行微调，来提升视觉语言模型在推理任务上的表现。数据集提供了详细的处理流程和高质量的问答对，便于模型训练和评估。具体使用时，研究者需要遵循数据集的使用协议，并根据模型的具体需求对数据进行适当的预处理和微调。

背景与挑战

背景概述

VisualWebInstruct数据集，作为针对视觉语言模型在推理任务上训练数据不足问题的回应，由Jia Yiming等研究人员在2025年提出。该数据集旨在通过搜索引擎的力量，创建一个跨越数学、物理、金融、化学等多学科的高质量、多样化的推理聚焦型多模态数据集。以精心挑选的30,000个种子图像为起点，利用Google图像搜索技术，搜集并处理了超过700K个独立URL来源的HTML内容，最终构建出约900K的问题-答案对数据集。VisualWebInstruct的提出，对提升视觉语言模型在复杂多模态任务中的推理能力具有显著影响，其成果已在多个基准测试中得到了验证，对相关领域的研究具有重大的推动作用。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临的挑战包括如何确保收集到的数据的质量和多样性，以及如何通过有效的处理流程提取并合成有用的信息。此外，数据集在解决视觉语言模型在推理任务上的性能限制的同时，也面临着如何平衡不同学科领域的数据分布，以及如何准确衡量模型在真实世界应用中的表现等挑战。

常用场景

经典使用场景

在视觉语言模型的领域内，VisualWebInstruct数据集以其独特的构建方法，为研究者和开发者提供了一个高质量的多样化训练环境。该数据集最经典的使用场景在于，通过其收集的视觉问答对，可以用来训练和评估模型在理解和解决需要推理能力的复杂任务上的性能，如数学、物理等学科的问题解答。

衍生相关工作

基于VisualWebInstruct数据集，已经衍生出了一系列相关工作，包括但不限于模型性能评估、数据集构建方法研究、以及多模态学习算法的创新。这些工作进一步推动了视觉语言模型在复杂任务上的发展和应用，为人工智能领域带来了新的研究视角和技术突破。

数据集最近研究

最新研究方向

在视觉语言模型的领域研究中，针对模型在推理聚焦任务上进展受限的问题，研究者们提出了VisualWebInstruct数据集。该数据集通过搜索引擎的辅助，构建了一个涵盖数学、物理、金融、化学等多学科的高质量、多样化的推理聚焦多模态数据集。此研究以精心挑选的3万张种子图像出发，利用谷歌图片搜索寻找含有相似图像的网站，进而收集并处理超过70万独立URL来源的HTML内容。通过一系列的内容提取、过滤和合成流程，形成了约90万的问题-答案对数据集。该数据集的应用使得模型在多个基准测试中显示出显著的性能提升，标志着在提升视觉语言模型推理能力方面取得了重要进展。