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研究者构建了一个多模态评估集ChartX,包括18种图表类型、7种图表任务、22个学科领域和高质量的图表数据。他们开发了一个新的视角ChartVLM来处理多模态任务,并在ChartX评估集上进行了实验证明ChartVLM在图表相关能力上超越了通用的大模型,达到了与GPT-4V可比较的结果。研究者相信这项研究可以为创建更全面的图表评估集和开发更可解释的多模态模型方面的进一步探索铺平道路。

基于图表的推理:从 LLMs 向 VLMs 的能力转移

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-19T00:00:00Z

研究者构建了一个多模态评估集ChartX,包括18种图表类型、7种图表任务、22个学科领域和高质量的图表数据。他们开发了一个新的视角ChartVLM来处理多模态任务,并在ChartX评估集上评估了该模型。实验证明ChartVLM在图表相关能力上超越了通用的大模型,达到了与GPT-4V可比较的结果。研究者相信这项研究可以为创建更全面的图表评估集和开发更可解释的多模态模型方面的进一步探索铺平道路。

从像素到洞见:大型基础模型时代的自动图表理解综述

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-18T00:00:00Z
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