图片-图文配对 (datacomp_1b)

文本图像表格/结构化预训练图文到文本图生文强化学习风景/自然科学/学术> 1B138717.4万 条数据更新时间 2026·07·08
获取样例

数据集简介

主要数据内容包括: 超大规模图文配对数据(Image-Text Pair) 超过 10 亿级互联网图片与文本描述数据 包含图片 URL、Caption、分辨率与元数据信息 多领域、多场景自然图像与视觉语义数据 基于 CLIP 相似度筛选的高质量图文对数据 支持大规模视觉模型训练的数据资源 支持的能力方向包括: Vision-Language Model(VLM)训练 多模态大模型(MLLM)预训练 图文语义对齐与跨模态学习 图像分类与视觉理解训练 文生图(Text-to-Image)模型训练 CLIP 类视觉语义模型训练 适用于: 多模态 AI 模型研发 视觉语言基础模型训练 AIGC 图像生成与理解 计算机视觉与多模态研究 图文检索与语义分析任务 大规模视觉数据 Benchmark 与算法评测

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet,支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性,数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理,包括:(1)单位标准化:统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位;(2)格式标准化:统一日期、时间、数值字段的表示格式;(3)文本清洗:去除 HTML 标签、多余空格及异常字符;(4)字段规范化:统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性,便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景,样本均衡,具备行业代表性

文本图像表格/结构化预训练图文到文本图生文强化学习风景/自然科学/学术> 1B

立即获取高质量 AI 训练数据集

免费获取样例