MiniCPM-V项目预训练数据来源与技术解析

MiniCPM-V作为OpenBMB推出的多模态大模型项目，其预训练阶段的数据选择和处理策略对模型性能有着决定性影响。本文将从技术角度深入分析该项目的预训练数据构成及其背后的技术考量。

预训练数据构成

MiniCPM-V项目包含两个主要模型版本：OmniLMM-12B和OmniLMM-3B。这两个版本在数据选择上体现了不同的技术路线：

对于OmniLMM-12B版本，研发团队主要采用了以下数据集：

• laion-2b：大规模多语言图文对数据集
• laion-coco：基于COCO标注扩展的数据集
• coco：经典的图像描述数据集
• visual genome：包含丰富视觉关系标注的数据
• cc3m/cc12m：Conceptual Captions系列数据集

而针对OmniLMM-3B这一双语多模态模型，研发团队在原有基础上额外整合了中文图文数据：

• wukong：中文开源图文数据集
• zero-chinese：中文零样本学习数据集
• laion-2b-chinese：laion-2b的中文子集

数据质量与处理技术

面对中文数据集中存在的噪声问题，研发团队采用了多层次的数据清洗策略。虽然具体预处理代码未开源，但可以推测其可能包含以下技术环节：

1. 基于CLIP等预训练模型的图文相关性过滤
2. 文本质量评估（如语言模型打分）
3. 图像质量评估（如美学评分）
4. 去重与多样性保持算法

值得注意的是，OCR能力作为多模态模型的关键能力之一，在当前版本中仍有提升空间。这反映了在预训练阶段，研发团队可能更侧重于通用视觉-语言对齐能力的建立，而非专门的文本识别任务。这种技术取舍在模型初期开发中是常见的策略选择。

技术路线分析

从数据选择可以看出MiniCPM-V项目的几个技术特点：

1. 多语言支持：通过中英文数据的差异化配置，实现了模型的跨语言能力
2. 规模与质量的平衡：在利用大规模网络数据的同时，注重数据清洗以保证质量
3. 能力扩展性：为后续专项能力（如OCR）的增强预留了技术空间

这种数据策略既保证了模型的基础性能，又为后续迭代优化提供了灵活的技术路径。虽然具体的数据处理细节未完全公开，但研发团队表示将在技术报告中进一步阐述相关方法，这有助于学术界更好地理解大规模多模态训练的最佳实践。