InternVL基于互联网开源数据采集了6B数据，经过滤后一阶段用了5B数据，二阶段用了1B数据。SFT阶段，用了4M数据（二阶段的0.4%）。InternVL1.5与上一版本相比，扩大了训练数据集的纳入范围（尤其是关于ORC任务，进行了细粒度的划分），并且设计了**翻译流程，**补充中文语料训练数据的不足，同时针对测试任务针对性设计了SFT数据。
InternVL2基于1.5版本的数据集，二次进行扩充，同时构建了包含医疗领域的二阶段高质量训练数据。
InternVL2.5 引入了有条件地应用JPEG 压缩，图像分块控制， 在总体的训练数据规模上，比v2模型多了近一倍，同时由于tille数量的变化，训练视觉token数提升的比例变得更大了。并提出了异常数据过滤.
InternVL3主要描述**将语言预训练与多模态对齐训练整合于同一预训练阶段，**混合输入多模态数据（图文、视频文本等）与大规模纯文本语料实现联合优化，同步学习语言与多模态能力。
InternVL3.5仅训练了1160M 样本（250B token，仅约 InternVL1的1/5）,但是在SFT阶段用了约600M样本。
InternVL
公开时间：2024年1月15日
仅介绍了其基于模型架构与训练步骤，只说明数据均来自开源环境，经过筛选后保留合格数据，并未详细介绍数据处理流程。具体使用的数据集来源可以查看论文附录：https://arxiv.org/pdf/2312.14238
整体可以看到用了5B 图文多模态数据集， 一条图文对：问题 + 回答 ≈ 200～500 token， 取中间保守值：1 条 ≈ 300 token， 5B 条样本 ≈ 5B × 300 = 1500B token
训练与测试时具体数据集划分。
InternVL1.5
Pre-training Dataset.
Fine-tuning Dataset.
在微调阶段，精心选择数据集，以提高在各种多模态任务中的模型性能。表1b总结了本阶段使用的数据集。在表1中，已经为每个数据集进行了语言注释。对于最初是英文的数据集，作为"zh"的注释表示我们已经使用翻译pipeline将其翻译成中文。例如，COYO [10]和GRIT [90]最初是英语数据集，已经将它们翻译成了中文。
总之，这些数据集一起为微调建立了丰富和多样的基础，这增强了我们的模型处理广泛的多模态任务的能力，并确保其为实际应用做好了准备。
Data Translation Pipeline
**为了增强模型的多语言功能， 实现了一个翻译流程。**该pipeline利用最先进的开源LLMs [4,11,130]或GPT-3.5将英语数据集转换为另一种语言（如中文），从而保持双语标签的一致性和精度。此外，它可以通过调整语言提示符，很容易地扩展到包含更多的语言，而不依赖于手动注释过程。
InternVL2
并未介绍数据处理过程，只介绍到是1.5版本的数据集扩展版
InternVL2.5
在 InternVL 2.0 和 2.5 中，训练数据的组织由几个关键参数控制，以优化训练期间数据集的平衡和分布。
数据配比
数据增强：有条件地应用JPEG 压缩：对图像数据集启用以增强稳健性，对视频数据集禁用以保持一致的帧质量。
最大图块数量：该参数控制每个数据集的最大图块数。例如，较高的值 （24-36） 用于多图像或高分辨率数据，较低的值 （6-12） 用于标准图像，1 用于视频。n_max
重复系数：重复因子调整数据集采样频率。低于 1 的值会降低数据集的权重，而高于 1 的值会增加数据集的权重。这可确保任务之间的均衡训练，并防止过拟合或欠拟合。
在总体的训练数据规模上，可以发现v2.5比v2模型多了近一倍，同时由于tille数量的变化，训练视觉token数提升的比例变得更大了。
异常数据过滤
作者发现 LLM 对数据噪声高度敏感，即使是很小的异常（如异常值【文本或图片】或重复数据）也会在推理过程中引起异常行为。事实证明，重复生成，尤其是在长格式或 CoT 推理任务中，特别有害。
为了应对这一挑战并支持未来的研究，作者设计了一种高效的数据过滤管道来去除低质量的样本。
InternVL3
https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/156064158
仅介绍了其基于原生多模态预训练，将语言预训练与多模态对齐训练整合于同一预训练阶段， 混合输入多模态数据（图文、视频文本等）与大规模纯文本语料实现联合优化，同步学习语言与多模态能力，无需额外桥接模块或跨模型对齐流程即可高效处理跨模态任务。未透露数据处理流程。
InternVL3.5
数据：
- 总计约 1160M 样本（250B token），纯文本 : 多模态 ≈ 1:2.5。
- 覆盖图像描述、OCR、图表理解、医学等多领域。
- 最大序列长度为 32K。
