MAVIS

MAVIS是一个针对多模态大型语言模型(MLLMs)的数学视觉指令调优模型,主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM,通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

需求人群:

"MAVIS模型主要面向机器学习和人工智能领域的研究人员和开发者,特别是那些专注于数学问题解决和多模态学习模型的专家。它适合需要提高数学视觉问题解决能力的研究人员,以及希望利用先进的机器学习技术来增强教育工具的开发者。"

使用场景示例:

研究人员使用MAVIS模型来提高数学问题的视觉识别和解决能力。

教育软件开发者利用MAVIS来增强数学教育应用程序的交互性和教学效果。

数据科学家使用MAVIS进行数学图表的深入分析和可视化表示。

产品特色:

MAVIS-Caption:包含588K高质量的图表-标题对,涵盖几何和函数。

MAVIS-Instruct:包含834K指令调优数据,采用文本轻量版的理由。

Math-CLIP:专为MLLMs中理解数学图表而设计的视图编码器。

MAVIS-7B:一个MLLM,通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

使用教程:

1. 访问MAVIS的GitHub页面以获取模型和相关数据集。

2. 下载并安装必要的依赖项和工具,以确保模型可以正确运行。

3. 阅读MAVIS的文档和使用说明,了解模型的工作原理和如何配置。

4. 使用MAVIS-Caption或MAVIS-Instruct数据集进行模型训练或调优。

5. 利用Math-CLIP视图编码器来增强模型对数学图表的理解能力。

6. 在MathVerse基准测试中评估MAVIS-7B模型的性能。

7. 根据需要调整模型参数,优化模型以适应特定的应用场景。

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