Cantor

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简介:

创新的多模态链式思维框架,提升视觉推理能力

功能:

感知决策架构,有效整合视觉上下文和逻辑推理

决策生成阶段,考虑并部署问题

执行模块化阶段,调用各种专家模块并提供补充信息

执行综合阶段,汇总补充信息,通过合理详细的思考生成最终答案

在ScienceQA数据集上,使用GPT-3.5作为基础LLM,Cantor实现了82.39%的准确率,比CoT提示的GPT-3.5提高了4.08%

在MathVista数据集上,Cantor在几乎所有类型的问题上都大大超过了基线,显示了正确的决策和模块专家可以激发其精细、深入的视觉理解和组合推理能力

Cantor在多模态领域取得进展,基于GPT-3.5的Cantor在各种问题上显著超过了基线,甚至超过了知名的MLLMs,如SPHINX和LLaVA-1.5

需求人群:

"Cantor的目标受众是教育和研究领域的专业人士,特别是那些需要解决复杂视觉推理任务的研究人员和教育工作者。Cantor的多模态链式思维框架可以帮助他们更有效地分析图像和问题,生成更准确的决策和答案,从而提高研究和教学质量。"

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