新型多模态数据集格式PIN（Paired and Interleaved multimodal documents，即配对和交错的多模态文档），这个格式旨在提升大型多模态模型（Large Multimodal Models，简称LMMs）在复杂知识驱动任务中的表现，尤其是在解读视觉数据和推理多模态关系方面。论文还提到了他们已经创建并开源了一个名为PIN-14M的数据集，包含1400万个样本，这些样本来自多种中文和英文来源，包括复杂的网络和科学内容。这个数据集被精心构建，以确保数据质量和伦理完整性，目标是促进先进的训练策略，并提高模型对常见多模态训练陷阱的鲁棒性。
例如，我们有一篇关于医学研究的学术论文，其中包含了图表、关键研究结果的文本描述以及专业术语。使用PIN格式，我们可以将这篇论文的文本内容转换为Markdown文件，并保留其结构和关键点的标记。同时，我们可以将论文中的图表作为内容图像，并创建一个整体图像来展示论文的视觉布局。这样，一个多模态模型就可以同时学习文本内容和相关的视觉信息，以更好地理解整个文档。
主要功能和特点：
- 知识密集：PIN格式的数据集富含知识，能够提供更深层次的信息和更丰富的学习材料。
- 可扩展性：该格式设计得可以轻松地将现有数据集转换成PIN格式，以实现数据量的扩展。
- 支持多样化的训练策略：PIN格式不仅兼容现有的图像-文本配对训练和交错多模态训练，还可以开发新的预训练方法。
工作原理：
PIN格式结合了Markdown文件和综合图像，以丰富训练数据的知识结构，并提供多样化的训练策略。Markdown文件包含知识密集的交错文档，使用简单的标记语法（如加粗、斜体和标题）来帮助理解知识，如文章结构和关键点。同时，它支持嵌入链接和图像，为创建多媒体丰富的文档提供支持。
具体应用场景：
- 学术研究：PIN格式可以用于训练能够理解和推理学术论文和科学期刊中图像和文本之间复杂关系的模型。
- 网页内容理解：该格式也适用于训练模型来处理网页内容，包括文本和图像，以提高对网页信息的理解能力。
- 技术文档分析：PIN格式可以用于分析包含代码、图表等的技术文档，帮助模型学习如何从文档中提取关键信息。
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