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GraphextQA：评估图增强大语言模型的基准
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了SciGraphQA数据集，它是一个合成的多轮问答数据集，使用295K个开放式多轮问答对话样本，并通过GPT-4评估了问题-回答的匹配质量。通过利用从图表中提取的序列化数据表格和DePlot模型，使用LLaVA-13B进行了进一步的改进，最终的评估CIDEr为0.26。
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关键要点
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SciGraphQA是一个与学术图表相关的合成多轮问答数据集。
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这是迄今为止最大的非合成图表视觉问答数据集。
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使用Palm-2从计算机科学和机器学习ArXiv论文中生成了295K个开放式多轮问答对话样本。
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通过GPT-4评估了问题-回答的匹配质量。
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利用从图表中提取的序列化数据表格和DePlot模型进行了进一步改进。
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最终评估CIDEr为0.26。
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