训练多模态理解模型需要哪些类型的数据集？

1. 图文配对数据集

最基础的多模态预训练数据，包含图像及其对应的文本描述。典型来源包括网络爬取的图文对（如 LAION 系列）、人工标注的图像描述数据集（如 COCO、NoCaps）。数据规模从数百万到数十亿不等，数据质量和描述准确性对模型性能有显著影响。

2. 视觉问答与指令跟随数据集

用于微调阶段，使模型能够理解用户意图并完成特定任务。包括图像问答对（VQA）、多轮对话数据、任务指令数据（如"描述这张图片""找出图中的红色汽车"）等。2025 年以来，高质量、多样化的指令数据集成为提升模型多模态对话能力的关键。

3. 视频理解数据集

包含视频及其文本描述、时序标注、事件边界等信息。典型数据集包括 MSVD、MSR-VTT、ActivityNet、HowTo100M 等。视频数据集的标注成本较高，因此视频理解模型的训练数据规模通常小于图像理解模型。

4. 音频与多模态融合数据集

包括语音-文本对、音频描述数据集、视听联合数据集（如 AudioCaps、Clotho）以及同时包含图像/视频/音频/文本的"全模态"数据集。随着原生多模态模型的发展，这类数据集的需求快速增长。