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TableVQA-Bench: 多表领域上的视觉问答基准
本文介绍了一个名为 TableVQA-Bench 的基准，用于表格视觉问答，该基准由现有的表格问答和表格结构识别数据集派生而来。通过使用样式表或提出的表格渲染系统，获取图像，并通过利用大型语言模型生成 QA 问题。我们在 TableVQA-
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2 months ago
CLIcK：韩国文化和语言智能的基准数据集
本研究介绍了一种基于大规模语言模型的韩文文化与语言智能测评方法，并提供了相关数据集 CLIcK，通过 13 种语言模型的评估揭示了它们在各个领域的表现和影响因素。
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4 months ago
ACL
基于合成数据训练生成型问答模型
通过使用一种简单且经济高效的方法来合成数据以训练问答系统，本文提供了一种在资源丰富的英语等语言中常用的微调 GPT 模型的培训方法，并提出了一种零样本或少样本情况下使用指导调优模型生成 QA 对的方法，并通过实验比较了从指导调优模型获得 Q
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9 months ago
驾驶与 LLMs：融合物体级别向量模态进行可解释自动驾驶
基于大型语言模型的自动驾驶行动生成方法在泛化性能和可解释性方面显示出潜力，提出了一种独特的对象级多模态语言模型体系结构，将向量化数值模态与预训练的语言模型相结合，以提高驾驶情境的上下文理解能力，通过新的数据集和评估度量，展示了该方法在解释驾
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9 months ago
EMNLP
通过可微分奖励模仿学习生成自包含且以概括为中心的问答对
本文提出了一种通过问答对生成自包含、以摘要为中心的问题和长度受限、文章概括性答案的模型，该模型通过一个新的数据集学习 QA 生成模型，利用可微分的奖励函数增强 QA 生成过程以减轻曝光偏差的影响。自动度量和人类评估都表明这些 QA 交成功能
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3 years ago
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