华盛顿大学、斯坦福大学、Salesforce等研究人员联合开源了多模态数据集MINT-1T。
据悉，MINT-1T共包含了大约1万亿个文本标记和34亿张图像，是现有开源多模态数据集的10倍，同时还首次从ArXiv网站中爬取了专业论文，进一步提升了数据质量。这对于开源领域开发GPT-4o、Gemini等多模态模型，提供了全面、多元化的数据集。
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在提取的过程中，为了确保数据集的质量和多样性， 研究人员对文档进行了数据过滤，排除了那些不包含图像或包含超过三十张图像的文档，同时剔除了那些图像URL中包含不适当子字符串（例如，logo、avatar、porn、xxx等）的文档 。
在处理HTML文档时，团队采用了OBELICS的方法，通过解析WARC条目的DOM树来提取交错的多模态文档。这种方法允许团队在保持图像和文本原始顺序的同时，提取出有用的数据。
此外， 团队还对HTML文档进行了去重处理，使用了Bloom Filter技术，通过设置0.01的误报率，对13-gram段落进行去重 。如果一个文档中超过80%的段落是重复的，那么整个文档就会被丢弃。这种方法有效地减少了数据集中的冗余内容，提高了数据的质量和可用性。
在处理的过程中，研究人员对PDF文件的大小和页数进行了限制，排除了超过50MB大或超过50页的PDF文档。这是因为这些文档通常包含大量的图像，可能会影响数据处理的效率和效果。
ArXiv是全球著名提供物理、数学、计算机科学、AI等领域的专业论文网站，研究人员从这里提取了大量基于LaTeX源代码的文档，包含了论文的文本内容、图像、表格、参考文献等所有元素。
在处理LaTeX源代码时首先需要识别图形标签，这些标签通常以\includegraphics的形式出现，指示了图像在文档中的位置。
通过分析这些标签，研究人员能够确定图像在文本中的相对位置，并据此将图像与文本内容进行交错，这对于保持文档的原始结构和阅读顺序至关重要。
在获取了经过初步处理的PDF、HTML等数据后，研究人员对这些数据做了进一步处理。首先，使用Fasttext的语言识别模型排除了非英语文档，以确保数据集的语言一致性。
其次，删除了URL包含NSFW子字符串的文档，以排除**和不良内容。还使用了RefinedWeb的文本过滤方法，移除了包含过多重复n-gram或被识别为低质量的文档。
在图像过滤方面， 团队尝试下载HTML数据集中的所有图像URL，丢弃了任何无法检索的链接，并移除了没有有效图像链接的文档 。为了提高图像质量，移除了小于150像素的图像，以避免包含诸如徽标和图标等噪声图像。
为了确保数据集的安全性和合规性，研究人员对所有图像使用了NSFW图像检测器。如果发现文档包含单个NSFW图像，则丢弃整个文档。同时对对文本数据中的电子邮件地址和IP地址等个人信息，进行了匿名化处理防止敏感数据泄露。
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