Open-Bee/Honey-Data-1M

Honey-Data-1M是一个从Honey-Data-15M corpus中精心挑选出的包含100万个样本的高质量子集。它旨在作为一个高效的精炼SFT数据集，用于进一步磨练Bee-8B模型的性能，并为计算资源有限的研究人员和开发者提供一个可访问的高质量训练选择。数据集通过多方面的选择策略构建，以实现关键领域中主题的理性和平衡分布，并在长链和短链CoT对话之间保持大约1:1的比例。Honey-Data-1M is a high-quality subset with approximately one million samples, carefully selected from the Honey-Data-15M corpus. It is designed to serve as an efficient refinement SFT dataset for further polishing the capabilities of the Bee-8B model, and to provide an accessible, high-quality training option for researchers and developers with limited computational resources. The dataset is constructed with a multi-faceted selection strategy to achieve a rational and balanced topic distribution across key domains, and to maintain an approximate 1:1 ratio between long-chain and short-chain CoT conversations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Honey-Data-1M 是从包含约1500万样本的高质量监督微调语料库 Honey-Data-15M 中精心筛选出的100万子集。其构建过程依托于一套透明、可适配且开源的管道 HoneyPipe，该管道系统性地清洗了原始数据中的噪声，并引入了一种新颖的双层级（短链与长链）思维链策略对数据进行丰富。在子集选取上，研究团队采用了一种细致且多维度的筛选方案，旨在关键领域（如科学、图表、文档、光学字符识别及通用领域）之间建立更为合理均衡的主题分布，并实现了长链与短链思维链对话样本数量接近1:1的理想比例。

特点

该数据集具备鲜明的双重特质。其一，作为高质量子集，它保留了完整语料库的卓越品质，经过深度清洗以去除广泛存在的噪声，并通过双层级思维链推理增强了模型解决复杂问题的能力。其二，它在设计上兼具效率与可及性，既作为 Bee-8B 模型训练流程第四阶段中用于进一步精炼模型能力的微调数据集，又为计算资源有限的研究者与开发者提供了一个易于获取且性能优越的训练选项，降低了高性能多模态模型研究的准入门槛。

使用方法

使用该数据集时，可通过 HuggingFace 的 datasets 库便捷加载，指定数据集名称 'Open-Bee/Honey-Data-1M' 及分割 'train' 即可获取样本。每个样本包含唯一的标识符 'id'、多轮对话 'conversations'、图像数据 'images' 以及来源、感知哈希值、尺寸等元信息。图像数据以 PIL 图像对象形式提供，需在保存时注意转换为 RGB 模式并存储为 JPEG 格式。加载后的数据可按需构建包含标识符、对话、图像路径及元信息的标准化样本字典，以适配下游训练或评估流程。

背景与挑战

背景概述

在多模态大语言模型（MLLM）领域，数据质量与规模之间的平衡始终是推动模型性能跃升的核心命题。2025年，由Yi Zhang、Bolin Ni等研究者联合多个机构发布的Open-Bee项目，旨在通过构建高质量、全透明的数据处理管线，弥合开源模型与闭源模型之间的性能鸿沟。其核心成果Bee-8B模型依托于精心打造的Honey-Data-15M监督微调语料库，而Honey-Data-1M作为该语料库的高质量子集，专为高效精炼微调阶段设计，并在STEM、图表、文档、OCR及通用领域实现了均衡的主题分布与长短链思维链（CoT）对话的近似1:1配比。该数据集不仅支撑了Bee-8B在复杂推理任务上的卓越表现，更为计算资源有限的研究者提供了可及的优质训练选项，推动了完全开源MLLM的标准建立。

当前挑战

Honey-Data-1M所面临的挑战首先源于多模态数据固有的噪声问题。原始语料中充斥着格式混乱、内容重复或标注不一致的样本，需通过HoneyPipe管线进行系统性清洗，这一过程在保持数据多样性的同时，对噪声识别与去除的精度提出了极高要求。其次，构建过程中需要为视觉-语言任务注入双层级思维链推理，既要生成简洁的短期推理路径，又要构建复杂的长期逻辑链条，这对数据增强策略的合理性与计算资源消耗构成了双重考验。此外，在多源数据集融合时，如何协调不同来源的许可协议（如CC-BY-NC-4.0与原始子数据集许可证），并确保学术使用的合规性，亦是不可忽视的挑战。

常用场景

经典使用场景

在视觉语言大模型（MLLM）的微调与对齐研究中，Open-Bee/Honey-Data-1M 作为高质量监督微调（SFT）数据集，被广泛用于模型的精炼训练阶段。该数据集从规模达1500万的 Honey-Data-15M 语料库中精心筛选出100万样本，覆盖STEM、图表、文档、OCR与通用领域，并实现了长短链思维链（CoT）对话的近似1:1平衡。其经典使用场景是在Bee-8B训练流程的第四阶段作为精炼SFT数据，通过双层级CoT增强策略，显著提升模型在复杂推理任务中的表现，同时为计算资源有限的开发者提供高效的训练入口。

实际应用

在实际应用中，Honey-Data-1M 赋能了一系列需要高精度视觉语言理解的任务场景，如自动化文档解析、科学图表解读、教育领域的数学推理辅助以及多模态对话系统。例如，在学术文献OCR与结构理解中，模型可借助该数据集的文档类样本实现精准的公式与表格识别；在工业质检中，通过CoT增强的推理能力，系统能对复杂视觉异常进行分步诊断。此外，其轻量化设计使得中小型团队也能基于此数据集训练出具备竞争能力的视觉助手，降低了应用门槛。

衍生相关工作

Honey-Data-1M 的发布催生了一系列相关研究工作。其基础模型Bee-8B在完全开源MLLM中达到领先水平，与InternVL3.5-8B等半开源模型性能相当，验证了高质量数据驱动范式的有效性。后续工作围绕HoneyPipe流水线展开，包括DataStudio框架的扩展应用，以及在不同规模模型上的数据精炼策略迁移。此外，该数据集的双层级CoT设计启发了多模态思维链推理的标准化评估方法，推动了诸如CoT蒸馏与长上下文推理等方向的研究，成为视觉语言领域数据构建的标杆性参考。