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Wie man KI beibringt, Diagramme zu verstehen: Analyse des neuen ChartNet-Datensatzes vom MIT

Forscher des MIT und von IBM Research haben einen multimodalen Datensatz namens ChartNet vorgestellt, der zum Trainieren und Testen von Modellen für die Diagrammanalyse dient. Der Datensatz umfasst 1,7 Millionen synthetische Beispiele, die 24 Visualisierungstypen abdecken, mit automatischer Verifizierung und manuell validierten Teilmengen. Das Feintuning offener VLM-Modelle auf ChartNet ermöglichte es Modellen mit 2–7 Milliarden Parametern, mit großen Systemen zu konkurrieren und gelegentlich GPT-4o zu übertreffen.

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