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

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@@ -28,7 +28,7 @@ llava-Qwen2-7B-Instruct-Chinese-CLIP = Qwen/Qwen2-7B-Instruct + multi_modal_proj
 5. 数据集</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。

 5. 数据集</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。