MicroVQA++: High-Quality Microscopy Reasoning Dataset with Weakly Supervised Graphs for Multimoda...

文章总结与翻译一、主要内容本文针对生物医学显微镜领域多模态大语言模型（MLLM）缺乏高质量大规模训练数据的问题，提出了MicroVQA++数据集及配套构建方法，核心内容如下：数据集构建背景：现有显微镜领域MLLM研究多聚焦硬件接口，科学推理能力受限，现有数据集（如MicroVQA）规模小（仅1042个测试样本）、高质量数据稀缺，无法满足模型微调需求。数据集构建流程：基于BIOMEDICA archive的显微镜图像-标题对，通过三阶段构建：阶段一：从同行评审文章中提取专家验证的图像-标题对作为初始监督源；阶段二：提出HiCQA-Graph异构图模型，融合自然语言推理（NLI）文本蕴含、CLIP视觉-语言对齐及智能体信号，过滤不一致样本；阶段三：利用MLLM智能体生成多选题（MCQ）并辅以人类筛选。数据集规模与特性：包含20000个训练样本和6000个人工校验测试样本，涵盖组织、细胞、亚细胞、原子等多尺度图像，以及光学、荧光、电子等多种成像模态，高难度Bloom级别问题占比显著高于现有基准。模型训练与效果：基于MicroVQA++微调后，仅40亿参数的开源MLLM（如InternVL3.5-4B-Instruct）在MicroVQA基准上达到GPT-5水平，成为开源模型中的当前最优，验证了高质量数据集对小参数量模型推理能力的提升