專注圖表理解，騰訊、南洋理工等開源圖表羊駝大模型ChartLlama

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原標題：專注圖表理解，騰訊、南洋理工等開源圖表羊駝大模型ChartLlama

關(guān)鍵字：圖表,數(shù)據(jù),解讀,騰訊,任務(wù)

文章來源：機器之心

內(nèi)容字數(shù)：4332字

內(nèi)容摘要：機器之心專欄機器之心編輯部在圖像理解領(lǐng)域，多模態(tài)大模型已經(jīng)充分展示了其卓越的性能。然而，對于工作中經(jīng)常需要處理的圖表理解與生成任務(wù)，現(xiàn)有的多模態(tài)模型仍有進步的空間。盡管當前圖表理解領(lǐng)域中的最先進模型在簡單測試集上表現(xiàn)出色，但由于缺乏語言理解和輸出能力，它們無法勝任更為復雜的問答任務(wù)。另一方面，基于大語言模型訓練的多模態(tài)大模型的表現(xiàn)也不盡如人意，主要是由于它們?nèi)狈︶槍D表的訓練樣本。這些問題嚴重制約了多模態(tài)模型在圖表理解與生成任務(wù)上持續(xù)進步。近期，騰訊聯(lián)合南洋理工大學、東南大學提出了 ChartLlama。研究團隊創(chuàng)建了一個高質(zhì)量圖表數(shù)據(jù)集，并訓練了一個專注于圖表理解和生成任務(wù)的多模態(tài)大型語言模型。ChartLlama 結(jié)合了語言處理與圖表生成等多重性能，為科研工作者和相關(guān)專業(yè)人員提供了一個強大的研究工具。論文地址：https://arxiv.org/abs/2311.16483主頁地址：h…

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作者微信：almosthuman2014

作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺