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。
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