AutoGUI/AutoGUI-v1-702k
This is the training set of AutoGUI paper AutoGUI: Scaling GUI Grounding with Automatic Functionality Annotations from LLMs ✨We are glad to see that our dataset is adopted by top-level GUI Agents, such as ByteDance-Seed/UI-TARS and Step-GUI. Data Fields Each sample in the dataset is either a functionality grounding or captioning task. "image" (PIL.Image): The UI screenshot of this task. Note that the images are at various resolutions. "func" (str): the functionality… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/AutoGUI/AutoGUI-v1-702k.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#4 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
🤖 AutoGUI-v1-702k: Bộ dữ liệu GUI grounding quy mô lớn từ LLM
Bộ dữ liệu huấn luyện của bài báo AutoGUI, cung cấp 701.864 mẫu chú thích chức năng tự động cho các thành phần giao diện người dùng.
AutoGUI-v1-702k là bộ dữ liệu huấn luyện của nghiên cứu AutoGUI: Scaling GUI Grounding with Automatic Functionality Annotations from LLMs. Dự án này sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động đưa ra mô tả chức năng chi tiết cho các thành phần giao diện người dùng (UI), giải quyết hạn chế của các bộ dữ liệu trước đó chỉ cung cấp chú thích ngữ cảnh hoặc mô tả tĩnh tại quy mô nhỏ. Bộ dữ liệu này đã được các tác giả trên mô hình GUI như ByteDance-Seed/UI-TARS và Step-GUI tích hợp sử dụng.
✨ Điểm nổi bật
- 701.864 mẫu huấn luyện: Quy mô lớn với hơn 700.000 mẫu, phù hợp cho việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM).
- Chú thích chức năng tự động từ LLM: Sử dụng LLM để suy luận chức năng của từng phần tử dựa trên thay đổi trạng thái trước và sau tương tác mô phỏng.
- Hai dạng tác vụ: Bao gồm cả nhiệm vụ grounding (định vị phần tử) và captioning (mô tả chức năng).
- Thông tin đa dạng: Cung cấp hình ảnh giao diện, hướng dẫn người dùng, câu trả lời, hộp giới hạn, văn bản phần tử, vai trò HTML, kích thước thiết bị.
- Hỗ trợ đa thiết bị: Bao phủ cả giao diện web và thiết bị di động với tỉ lệ thu nhỏ hình ảnh khác nhau.
- Chất lượng cao: Được xác minh và lọc bởi LLM, đạt độ chính xác tương đương với người ghi nhãn được đào tạo.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu GUI truyền thống chỉ cung cấp chú thích tĩnh tại hoặc ngữ cảnh không đầy đủ, AutoGUI-v1-702k mang lại mô tả chức năng phong phú và ngữ cảnh được suy luận tự động bởi LLM. Phương pháp này giúp giảm sự phụ thuộc vào công sự ghi nhãn thủ công, đồng thời cải thiện đáng kể khả năng hiểu và tương tác của mô hình với giao diện người dùng. Bộ dữ liệu này đặc biệt hữu ích cho các nhà nghiên cứu phát triển các đại lượng tương tác (GUI agents) và mô hình ngôn ngữ thị giác.
#AutoGUI #GUIDataset #VisionLanguageModel #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Dataset Card for UltraChat 200k Dataset Description This is a heavily filtered version of the UltraChat dataset and was used to train Zephyr-7B-β, a state of the art 7b chat model. The original datasets consists of 1.4M dialogues generated by ChatGPT and spanning a wide range of topics. To create UltraChat 200k, we applied the following logic: Selection of a subset of data for faster supervised fine tuning. Truecasing of the dataset, as we observed around 5% of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k.
[!NOTE] We have released a paper for OpenThoughts! See our paper here. Open-Thoughts-114k Open synthetic reasoning dataset with 114k high-quality examples covering math, science, code, and puzzles! Inspect the content with rich formatting with Curator Viewer. Available Subsets default subset containing ready-to-train data used to finetune the OpenThinker-7B and OpenThinker-32B models: ds = load_dataset("open-thoughts/OpenThoughts-114k"… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k.
OpenR1-Math-220k Dataset description OpenR1-Math-220k is a large-scale dataset for mathematical reasoning. It consists of 220k math problems with two to four reasoning traces generated by DeepSeek R1 for problems from NuminaMath 1.5. The traces were verified using Math Verify for most samples and Llama-3.3-70B-Instruct as a judge for 12% of the samples, and each problem contains at least one reasoning trace with a correct answer. The dataset consists of two… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/open-r1/OpenR1-Math-220k.
Dataset Card for HH-RLHF Dataset Summary This repository provides access to two different kinds of data: Human preference data about helpfulness and harmlessness from Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. These data are meant to train preference (or reward) models for subsequent RLHF training. These data are not meant for supervised training of dialogue agents. Training dialogue agents on these data is likely… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf.
Dataset Card for Wikimedia Wikipedia Dataset Summary Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The dataset is built from the Wikipedia dumps (https://dumps.wikimedia.org/) with one subset per language, each containing a single train split. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.). All language subsets have already been processed for recent dump… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia.
🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.
📚 FineWeb-Edu 1.3 trillion tokens of the finest educational data the 🌐 web has to offer Paper: https://arxiv.org/abs/2406.17557 What is it? 📚 FineWeb-Edu dataset consists of 1.3T tokens and 5.4T tokens (FineWeb-Edu-score-2) of educational web pages filtered from 🍷 FineWeb dataset. This is the 1.3 trillion version. To enhance FineWeb's quality, we developed an educational quality classifier using annotations generated by LLama3-70B-Instruct. We… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-edu.
Dataset containing synthetically generated (by GPT-3.5 and GPT-4) short stories that only use a small vocabulary. Described in the following paper: https://arxiv.org/abs/2305.07759. The models referred to in the paper were trained on TinyStories-train.txt (the file tinystories-valid.txt can be used for validation loss). These models can be found on Huggingface, at roneneldan/TinyStories-1M/3M/8M/28M/33M/1Layer-21M. Additional resources: tinystories_all_data.tar.gz - contains a superset of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.