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MTVQA：多语言基于文本为中心的视觉问答基准测试
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
TextSquare使用Square-10M数据集提出了对文本中心的MLLMs进行调参的新方法，并在OCR评估中达到了新的标准(62.2%)，在6个文本中心基准测试中胜过GPT4V和Gemini模型。研究还展示了VQA推理数据在提供全面上下文洞察力方面的关键作用，并提高了准确性，减轻了幻觉。研究揭示了文本中心VQA数据集规模的指数级增长与模型性能改善之间的关系，验证了数据集规模和Square-10M的高质量的必要性。
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关键要点
- TextSquare使用Square-10M数据集提出了对文本中心的MLLMs进行调参的新方法。
- 在OCR评估中达到了新的标准62.2%。
- 在6个文本中心基准测试中胜过GPT4V和Gemini模型。
- 研究展示了VQA推理数据在提供全面上下文洞察力方面的关键作用。
- VQA推理数据提高了准确性，显著减轻了幻觉。
- 研究揭示了文本中心VQA数据集规模的指数级增长与模型性能改善之间的关系。
- 验证了数据集规模和Square-10M的高质量的必要性。
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