Drawing with LLMs

kaggle2025-04-08 更新2025-06-07 收录

视觉语言模型

创意生成

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/josepart/drawing-with-llms 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Descriptions and QA sets for the Drawing with LLMs competition

大语言模型绘作竞赛的描述与问答集

创建时间：

2025-04-08

FinChart-Bench

金融图表理解

视觉语言模型

FinChart-Bench是一个专注于现实世界金融图表的大型视觉语言模型理解基准数据集。该数据集包含从2015年到2024年收集的1200个金融图表图像，每个图像都标注了True/False、Multiple Choice和Question Answering三种类型的问题，共计7016个问题。FinChart-Bench旨在解决当前大型视觉语言模型在金融图表理解任务中的能力不足问题。数据集的创

arXiv2025-07-20 更新1100

CodeResearch/CodeJudge-Eval

代码理解

视觉语言模型

--- license: mit language: - code - en ---

Hugging Face2024-08-21 更新260

TimeAware

时间敏感信息

视觉语言模型

TimeAware数据集是一个用于测试大型语言模型（LLMs）处理时间敏感事实能力的基准数据集。它包含1,150个来自可信来源的事件，每个事件都标有确切的月份和年份，并附有四个不同的表述方式。数据集涵盖了从政治到科学的广泛领域，旨在评估模型在不同时间背景下对信息的跟踪能力。此外，数据集的设计考虑了实际应用，如虚拟助手、事实核查系统和时间相关的问题回答。

Hugging Face2024-09-20 更新90

VALSE

视觉语言模型

零样本评估

VALSE是由海德堡大学计算语言学系创建的一个新型基准数据集，旨在测试预训练的视觉和语言（V&L）模型对特定语言现象的视觉语言基础能力。VALSE包含六个测试，覆盖了各种语言结构，要求模型在视觉模态中定位语言现象，实现比以往更细致的评估。数据集构建过程中采用了支持有效干扰项构建的方法，并报告了对五种广泛使用的V&L模型进行评估的结果。VALSE数据集利用现有的高质量图像描述和视觉问答数据，设计用于

arXiv2022-03-14 更新610

cx-cmu/Researchy-GEO

生成式搜索引擎优化

视觉语言模型

这是与**AutoGEO**一起发布的用于**生成引擎优化（GEO）**研究的研究领域数据集。它包括多个配置，如main、rule_candidate、cold_start、inference、grpo_input和grpo_eval，每个配置用于不同的目的，如训练、评估和推理。该数据集与题为生成搜索引擎喜欢什么以及如何协作优化网络内容的论文相关联，并标记用于文本生成和生成搜索等任务。

Hugging Face2025-12-17 更新230

Drawing with LLMs

资源简介：

相关数据集