REILX
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llava-Qwen2-7B-Instruct-Chinese-CLIP-v2

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@@ -33,7 +33,7 @@ llava-Qwen2-7B-Instruct-Chinese-CLIP = Qwen/Qwen2-7B-Instruct + multi_modal_proj
 训练数据集对比上一代模型REILX/llava-Qwen2-7B-Instruct-Chinese-CLIP，扩大至四种中文数据集，图片总数扩大47倍，文字总数扩大5倍。</br>
 包括以下：</br>
 - 使用gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash, yi-vision, gpt4o,claude-3.5-sonnet模型描述emo-visual-data和ChineseBQB数据集。</br>
-文本描述信息通过[text-description-of-the-meme](https://huggingface.co/datasets/REILX/text-description-of-the-meme) 下载</br>
 图像可通过[emo-visual-data](https://github.com/LLM-Red-Team/emo-visual-data), [ChineseBQB](https://github.com/zhaoolee/ChineseBQB)下载</br>
 图片数据总量1.8G，约10835张中文表情包图片。文字总量42Mb，约24332个图像文本对描述信息。
 - [priyank-m/chinese_text_recognition](https://huggingface.co/datasets/priyank-m/chinese_text_recognition)</br>

 训练数据集对比上一代模型REILX/llava-Qwen2-7B-Instruct-Chinese-CLIP，扩大至四种中文数据集，图片总数扩大47倍，文字总数扩大5倍。</br>
 包括以下：</br>
 - 使用gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash, yi-vision, gpt4o,claude-3.5-sonnet模型描述emo-visual-data和ChineseBQB数据集。</br>
+文本描述信息通过[REILX/chinese-meme-description-dataset](https://huggingface.co/datasets/REILX/text-description-of-the-meme) 下载</br>
 图像可通过[emo-visual-data](https://github.com/LLM-Red-Team/emo-visual-data), [ChineseBQB](https://github.com/zhaoolee/ChineseBQB)下载</br>
 图片数据总量1.8G，约10835张中文表情包图片。文字总量42Mb，约24332个图像文本对描述信息。
 - [priyank-m/chinese_text_recognition](https://huggingface.co/datasets/priyank-m/chinese_text_recognition)</br>