Chart data extraction

新框架提升大语言模型图表数据提取准确性

研究人员开发了一个新的基准和训练框架，以提高多模态大语言模型（MLLMs）从图表图像中提取数据的能力。虽然当前的多模态大语言模型可以准确地从图表中重建表格结构，但它们在精确恢复数值方面常常遇到困难，尤其是在缺少标签的情况下。该框架受到人类逐步学习阅读图表方式的启发，显著提高了数值准确性，在一个拥有70亿参数的模型上达到了最先进的性能，并支持更可靠的混合式数据提取工作流程。