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英文字典中文字典相关资料:


  • GitHub - pipilurj G-LLaVA: Official github repo of G-LLaVA
    Official github repo of G-LLaVA Contribute to pipilurj G-LLaVA development by creating an account on GitHub
  • G-LLaVA: Solving Geometric Problem with Multi-Modal Large Language Model
    Utilizing our constructed Geo170K dataset, we develop G-LLaVA, which demonstrates exceptional performance in solving geometric problems, significantly outperforming GPT-4-V on the MathVista benchmark with only 7B parameters
  • G-LLaVA：使用多模态大语言模型求解几何问题 - 知乎
    为了解决这一问题，作者提出了一个新的多模态几何数据集 Geo170K，结合了几何问题的独特逻辑形式和表现方式，利用现有的数据生成技术进行增强。 基于这个数据集，作者开发了G-LLaVA模型，在解决几何问题上表现出色，显著超越了现有的其他模型。
  • G-LLaVA: Solving Geometric Problem with Multi-Modal Large Language . . .
    Utilizing the Geo170k dataset, we introduce G-LLaVA, a model that demonstrates exceptional performance in solving geometric problems It significantly outperforms GPT4-V on the geometry task of MathVista benchmark with only 7B parameters
  • G-LLaVA：使用多模态大语言模型求解几何问题 - CSDN博客
    基于这个数据集，作者开发了G-LLaVA模型，在解决几何问题上表现出色，显著超越了现有的其他模型。 多模态几何数据生成框架是通过现有的几何 数据集 和几何问题的特征，来构建的一个多模态几何数据集。 该数据集包含图像-文本配对和问题-答案对，旨在为智能体提供丰富的几何信息。 数据生成过程包括提取几何问题的逻辑特征，并通过文本生成模型生成与图像匹配的描述信息。 以下是生成框架的一些简要特点： · 几何问题特征提取：利用几何问题的独特逻辑形式和表现特点（如几何推理结构、几何元素的相互关系、几何图形的可扩展性等），对几何问题进行分析和建模。 · 生成图像-文本数据对：根据几何问题的描述，生成包含几何图形和相应文字说明的图像-文本配对。
  • 性能优于GPT4-V，华为、港大开源几何数学模型G-LLaVA
    构建Geo170K数据集 G-LLaVA能具备强大的几何理解能力，这个Geo170K数据集是关键。 Geo170K的数据来源包括多个已有的开源几何QA数据集,例如，Geometry3K、GeoQA和GeoQA+。 这些数据集提供了丰富的几何图像样例和部分注释, Geo170K的总规模超过17万条。
  • 《G-LLaVA: Solving Geometric Problem with Multi-Modal . . .
    利用我们构建的Geo170K数据集，我们开发了G-LLaVA，该模型在解决几何问题方面展现出卓越的性能，仅凭7B参数就显著优于MathVista基准测试上的GPT-4-V。
  • G-LLAVA - OpenReview
    results of the testmini is collected from Zhang et al (2024b) According to results in Table 14, G-LLaVA significantly surpasses other open-source MLLMs in the Mathvers
  • 性能优于GPT4-V，华为、港大开源几何数学模型G-LLaVA
    实验结果显示，G-LLaVA与GPT-4-V和其他MLLMs相比，G-LLaVA的性能超过了GPT-4-V、LLaVA1 5、MiniGPT-4等模型。 显著提高了几何难题的解决准确率和效率。
  • 跑G-LLaVA的经验 - 知乎
    如果你的机子不联网的话，需要下载clip模型，并放在本地 然后下载的 (G-LLaVA-7B, G-LLaVA-13B)的模型中config json文件中修改对应的路径 坑三： 你的7b、13b的文件夹的命名必须包含“llava”的字样





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