كيفية تعليم الذكاء الاصطناعي فهم الرسوم البيانية: تحليل مجموعة بيانات ChartNet الجديدة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
قدم باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و آي بي إم ريسيرش مجموعة بيانات متعددة الوسائط تُسمى ChartNet لتدريب واختبار النماذج على تحليل الرسوم البيانية. تتضمن المجموعة 1.7 مليون مثال اصطناعي تغطي 24 نوعًا من التصورات، مع التحقق التلقائي ومجموعات فرعية تم التحقق منها يدويًا. سمح الضبط الدقيق لنماذج الرؤية واللغة المفتوحة على ChartNet لنماذج تحتوي على 2–7 مليار معلمة بمنافسة الأنظمة الكبيرة، متجاوزة أحيانًا GPT-4o.
IBM
Alibaba/Qwen
Google/DeepMind
OpenAI
Hugging Face
Habr — хаб NLP27.07 · 01:05
