相比之下,ChartLens将图表覆盖区域减少了约3-50倍。 在饼图上,ChartLens优于基线方法,F1分数达到48.56,显著高于零样本ChatGPT4o(7.17)、KOSMOS2(11.70)和LISA(2.41)。其精度(53.33)和召回率(44.57)证实了其准确归因饼图段的能力。相比之下,零样本ChatGPT4o和KOSMOS2在解释比例方面
我们再通过下面各个细分类别上的指标来看一看这三个 LLM 各自的优缺点。 GPT-3.5 和 GPT-4 轻而易举地解决了 Management(排序、筛选等表格管理操作)和 Entry & manipulation(数据输入与操纵)这两类任务,均取得了 100% 可执行率。此外,三个 LLM 在不同任务类别中各自表现出最佳效率,这一有趣的发现表明每个 L...
InstructGPT图表(一) | InstructGPT论文中,图一:InstructGPT的回答比175B的SFT后的GPT-3要好图二:SFT中prompt的分布,45%是生成任务图三:给出了3个具体的prompt的例子 #ChatGРТ 发布于 2024-03-05 10:19・IP 属地浙江 赞同3 分享收藏 ...
我们评估了 Chain-of-Thoughts (CoT)(Wei et al., 2022) 提示在 GPT-3 (Brown et al., 2020) (text-davinci-003) 和 FlanPaLM (Chung et al., 2022) (540B) 上的表现。此外,我们还在 10 次预测中使用了 Self-consistency (SC) (Wang et al., 2023)。最后,我们使用 Program-of-Thoughts (PoT)...
缺点:无法直接编辑,需截图保存或复制代码调整。 8. Whimsical AI:灵感激发助手 功能:通过提示或URL生成流程图,支持竞品分析对比。 亮点:与GPT集成,为Plus用户提供可视化聊天支持。 适用场景:产品经理优化用户旅程或竞品调研。 三、如何选择工具? 专业复杂需求:Diagramming AI、ProcessOn、boardmix AI。
然而,当我们继续“对话”时,任何给定的 LLM 都会暴露其主要缺点之一:它无法记住对话内容! 此外,LLM 在许多其他任务上也经常出错,比如基本的数学运算(如乘法和除法): 这是否意味着 LLM 很糟糕?当然不是!我们并不需要 LLM 具备所有能力,因为我们可以通过外部工具、记忆系统和检索系统来弥补其缺陷。
值得一提是,中文图表的体验,Yi-VL-Plus通常也优于GPT-4V。 新升级模型在Yi-VL基础上进一步提升图片分辨率,支持1024*1024,明显提升了场景中文字、数字OCR识别准确性。 下面这张图表中,表格内容繁杂,而且分辨率很低。 若想准确识别图中信息,对于模型来说,确实是一个不小的挑战。
第二个是ChatGPT产出的知识图表结果,「文字」上没有大问题,在逻辑架构上也都是清晰、正确的,但也很明显的在细节上把握度比较低,而「图像」上偏向比较传统的流程图、心智图,比较难产出亮眼的新设计。 第三个是 Napkin 产出的图表,这是专门的AI 绘制图表工具,在「图像」上有更多跳脱传统图表的变化,不过在「文字...
可知,ChatGPT 不能 完全取代人类,故填 completely。 2. get what advice would you give to human beings in order to be better prepared for the future和后文内容可知,此 处是指人类可以从ChatGPT那 里获得建议;情态动词can后 接动词原形,故填get。 3. both I can offer advice on grammar and ...
GPT的结果往往会随着所选择的不同上下文示例而显著波动在这项工作中，本文研究了是否有更有效的策略来明智地选择上下文示例(相对于随机抽样)，从而更好地利用GPT-3的few-short learning能力。本