在大資料、大模型時代，隨著大模型發展，網際網路資料漸盡且需大量處理標註，為新模型訓練高效合成優質資料成為新興問題。“天池 Better Synth - 多模態大模型資料合成挑戰賽”應運而生，旨在探究合成資料對多模態大模型訓練的影響及高效合成方法策略，推動多模態大模型資料合成創新。比賽關注圖片理解任務，要求在給定種子資料集和計算量約束下，透過高效方法生成更優資料以訓練模型。競賽使用 Data-Juicer 系統助力參賽者，NVIDIA 的相關開源庫讓選手能探索高效合成大量優質資料。“Better Synth”是系列賽第四場，為專業人員提供舞臺，引領多模態大模型開源共享發展。