論文の概要: Analyzing the Efficacy of an LLM-Only Approach for Image-based Document Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14389v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 07:01:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 16:45:54.997102
• Title: Analyzing the Efficacy of an LLM-Only Approach for Image-based Document Question Answering
• Title（参考訳）: 画像による質問応答に対するLCMのみのアプローチの有効性の分析
• Authors: Nidhi Hegde, Sujoy Paul, Gagan Madan, Gaurav Aggarwal
• Abstract要約: 文書質問応答タスクにおける視覚エンコーダと言語モデルの相対的寄与について検討する。 我々の包括的分析は6つの多様なベンチマークデータセットを含み、様々なスケールのLCMを利用している。 以上の結果から, LLMにのみ依存する戦略が, 最先端の成果と同等か, 近づいた結果をもたらすことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.064056743478865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent document question answering models consist of two key components: the vision encoder, which captures layout and visual elements in images, and a Large Language Model (LLM) that helps contextualize questions to the image and supplements them with external world knowledge to generate accurate answers. However, the relative contributions of the vision encoder and the language model in these tasks remain unclear. This is especially interesting given the effectiveness of instruction-tuned LLMs, which exhibit remarkable adaptability to new tasks. To this end, we explore the following aspects in this work: (1) The efficacy of an LLM-only approach on document question answering tasks (2) strategies for serializing textual information within document images and feeding it directly to an instruction-tuned LLM, thus bypassing the need for an explicit vision encoder (3) thorough quantitative analysis on the feasibility of such an approach. Our comprehensive analysis encompasses six diverse benchmark datasets, utilizing LLMs of varying scales. Our findings reveal that a strategy exclusively reliant on the LLM yields results that are on par with or closely approach state-of-the-art performance across a range of datasets. We posit that this evaluation framework will serve as a guiding resource for selecting appropriate datasets for future research endeavors that emphasize the fundamental importance of layout and image content information.
• Abstract（参考訳）: 最近の文書質問応答モデルは、画像のレイアウトと視覚要素をキャプチャする視覚エンコーダと、画像に対する質問を文脈化して、それらを外部の知識で補って正確な回答を生成するLarge Language Model(LLM)の2つの重要なコンポーネントから構成されている。 しかし、視覚エンコーダの相対的な寄与とこれらのタスクにおける言語モデルはまだ不明である。 これは、新しいタスクに顕著な適応性を示す命令調整llmの有効性を考えると特に興味深い。 本研究の目的は,(1)文書質問応答タスクにおけるLCMのみのアプローチの有効性,(2)文書イメージ内のテキスト情報をシリアライズし,命令調整されたLCMに直接供給する戦略,(3)明示的な視覚エンコーダの必要性を回避し,その実現可能性に関する詳細な定量的分析を行うことである。 当社の総合分析は,さまざまなスケールのllmを活用した,6つの多様なベンチマークデータセットを包含する。 以上の結果から, LLMにのみ依存する戦略が, さまざまなデータセットにまたがって, 最先端のパフォーマンスに極めて近い結果をもたらすことが明らかとなった。 我々は,この評価フレームワークが,レイアウトと画像コンテンツ情報の基本的な重要性を強調した将来の研究目的のために適切なデータセットを選択するための指針となることを示唆する。

関連論文リスト

• Web-Scale Visual Entity Recognition: An LLM-Driven Data Approach [56.55633052479446]
  Webスケールのビジュアルエンティティ認識は、クリーンで大規模なトレーニングデータがないため、重大な課題を呈している。 本稿では,ラベル検証,メタデータ生成,合理性説明に多モーダル大言語モデル(LLM)を活用することによって,そのようなデータセットをキュレートする新しい手法を提案する。 実験により、この自動キュレートされたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、Webスケールの視覚的エンティティ認識タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T06:55:24Z)
• FineCops-Ref: A new Dataset and Task for Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension [10.482908189805872]
  Referring Expression (REC) は言語理解能力、画像理解能力、言語と画像の接地能力を客観的に評価する重要なクロスモーダルタスクである。 我々は2つの重要な特徴を特徴とする新しいRECデータセットを構築した。 これには、既存のデータに基づいて微細な編集と生成によって作成された否定的なテキストと画像が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T06:56:51Z)
• Leveraging the Power of LLMs: A Fine-Tuning Approach for High-Quality Aspect-Based Summarization [25.052557735932535]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理における多様なタスクに革命をもたらす可能性を実証している。 本稿ではアスペクトベース要約タスクにおける微調整LDMの可能性について検討する。 我々は,Llama2,Mistral,Gemma,Ayaなどオープンソースファウンデーションの微調整が,パブリックドメイン固有のアスペクトベース要約データセットに与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T16:00:21Z)
• Large Vision-Language Models as Emotion Recognizers in Context Awareness [14.85890824622433]
  文脈対応感情認識(CAER)は、様々な文脈から感情を知覚する必要がある複雑で重要なタスクである。 以前のアプローチは主に、イメージから感情的な手がかりを抽出する洗練されたアーキテクチャを設計することに焦点を当てていた。 本稿では,LVLM(Large Vision-Language Models)を活用したCAERタスクの実現の可能性について,体系的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T01:28:06Z)
• VEGA: Learning Interleaved Image-Text Comprehension in Vision-Language Large Models [76.94378391979228]
  我々は、Interleaved Image-Text (IITC) と呼ばれる、より要求の多い新しいタスクを導入する。 この課題は、画像とテキストの両方の過剰な要素を識別・無視し、質問に正確に答えるためにモデルに挑戦する。 このタスクを支援するために、科学コンテンツに関するIITCタスクに適した新しいVEGAデータセットを構築し、サブタスクである画像テキストアソシエーション(ITA)を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:59:40Z)
• Debiasing Multimodal Large Language Models [61.6896704217147]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、コンピュータビジョンや自然言語処理において欠かせないツールとなっている。 本研究は,入力画像に先行するLarge Language Models (LLM) の影響を主に受け,生成したコンテンツに有意なバイアスが生じることを示す。 これらのバイアスを是正し、視覚情報に対するモデルの焦点をリダイレクトするために、我々は2つの単純で訓練のない戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T12:35:07Z)
• Enhancing Visual Document Understanding with Contrastive Learning in Large Visual-Language Models [56.76307866160105]
  文書オブジェクト協調学習(Document Object Contrastive Learning, DoCo)と呼ばれる対照的な学習フレームワークを提案する。 DoCoは補助的なマルチモーダルエンコーダを利用して文書オブジェクトの特徴を取得し、それをLVLM(Large Visual-Language Models)の視覚エンコーダによって生成された視覚的特徴に合わせる。 提案するDoCoは,様々なLVLMの事前学習において,推論過程における計算複雑性の増大を招くことなく,プラグイン・アンド・プレイの事前学習手法として機能することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T10:17:27Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• AVIS: Autonomous Visual Information Seeking with Large Language Model Agent [123.75169211547149]
  本稿では,視覚的質問応答フレームワークAVISを提案する。 本手法は,LLM(Large Language Model)を利用して外部ツールの利用を動的に強化する。 AVIS は Infoseek や OK-VQA などの知識集約型視覚質問応答ベンチマークの最先端結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T20:50:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。