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MMLongBench-Doc
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OpenCSG
2024-07-19 更新
2026-01-19 收录
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https://opencsg.com/datasets/AIWizards/MMLongBench-Doc?tab=summary
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资源简介:
该仓库提供问答数据,包含问题、答案、证据页和证据来源等字段,共计1091条样本。此数据集可用于问答等任务。
应用场景:
提供机构:
AIWizards
创建时间:
2024-07-19
相关数据集
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该仓库提供问答数据,包含问题、答案、证据页和证据来源等字段,共计1091条样本。此数据集可用于问答等任务。
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2024-07-19 更新
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mmlongbench-doc-images
数据集文件元信息以及数据文件,请浏览“数据集文件”页面获取。 当前数据集卡片使用的是默认模版,数据集的贡献者未提供更加详细的数据集介绍,但是您可以通过如下GIT Clone命令,或者ModelScope SDK来下载数据集 #### 下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"}
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MMLONGBENCH-DOC数据集由南洋理工大学S-Lab等机构创建,旨在评估大型视觉-语言模型在长篇文档理解方面的能力。该数据集包含130个PDF格式的长篇文档,平均每篇文档49.4页,共20,971个文本标记。数据集的创建过程包括文档收集、问题与答案收集和质量控制三个阶段。MMLONGBENCH-DOC主要应用于评估模型在长篇文档中的信息定位和跨页理解能力,旨在解决当前模型在处理长篇文档时面
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2024-07-02 更新
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Replication Data for: MMLongBench-Doc: Benchmarking Long-context Document Understanding with Visualizations
Understanding documents with rich layouts and multi-modal components is a long-standing and practical task. Recent Large Vision-Language Models (LVLMs) have made remarkable strides in various tasks, p
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