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在训练数据方面，TinyLLaVA-Video 基于开源的 LLaVA-Video-178K 和 Valley 数据集进行实验。同时，为进一步精简数据集，提高训练数据的质量并控制计算资源成本，项目对训练数据进行了多步筛选与过滤，最终得到 397k 的预训练数据与 491k 的监督微调数据。这使得研究者即便仅具备有限的计算资源，也能在合理的训练时间内复现实验结果并开展进一步研究。经过处理的数据标注信息（annotation）也已经完整公开于 HuggingFace 平台，这也为后续研究提供了高质量的数据基础。

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