浙江大学 发布 RealHiTBench 数据集, 应用在 大型语言模型、表格数据处理 领域

浙江大学 本次发布的数据集 RealHiTBench, RealHiTBench是一个全面的基准数据集，旨在评估大型语言模型（LLMs）在处理复杂表格数据方面的能力。该数据集包括具有复杂结构的表格，涵盖了多种任务类型，如事实核查、数值推理、数据分析、图表生成和结构理解。数据集包含708个表格和3752个问题，涉及24个不同领域。RealHiTBench支持多种输入格式，包括LaTeX、HTML和PNG，以评估LLMs和多媒体LLMs在处理不同格式表格数据时的性能。数据集的构建过程严格，采用了基于GPT的自动标注和人工检查，确保了问题和答案的准确性和可靠性。该数据集可用于评估LLMs在理解复杂表格结构方面的能力，并促进未来表格数据分析研究的发展。

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