論文の概要: Read and Think: An Efficient Step-wise Multimodal Language Model for Document Understanding and Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00816v2
- Date: Wed, 7 Aug 2024 22:40:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 20:38:04.099513
- Title: Read and Think: An Efficient Step-wise Multimodal Language Model for Document Understanding and Reasoning
- Title（参考訳）: Read and Think: 文書理解と推論のためのステップワイド多モーダル言語モデル
- Authors: Jinxu Zhang,
- Abstract要約: 既存の文書理解モデルは、1つの単語やフレーズで直接答えを生成する傾向がある。
文書画像の段階的問合せ対を生成するためにMLLM(Multi-modal Large Language Models)を用いる。
次に、生成された高品質なデータを使用して、DocAssistantと呼ばれる、人間化された文書理解と推論モデルをトレーニングします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the contents of multimodal documents is essential to accurately extract relevant evidence and use it for reasoning. Existing document understanding models tend to generate answers with a single word or phrase directly, ignoring the source document's evidence and lacking interpretability. In this work, we address the lack of step-wise capabilities through data augmentation and extension. Specifically, We use Multi-modal Large Language Models (MLLMs), which have strong visual understanding and reasoning abilities, as data generators to generate step-wise question-and-answer pairs for document images and use a high-performance LLM as the error detector to filter out noisy data. This step-wise data generation pipeline is implemented using both template-based and few-shot methods. We then use the generated high-quality data to train a humanized document understanding and reasoning model, specifically designed to solve complex questions that require reasoning or multi-hop question answering, dubbed DocAssistant. Experimental results demonstrate the effectiveness and application value of step-wise generation, showing a 5 improvement on InfoVQA with complex layouts and a 7 improvement on ChartQA with complex reasoning, compared to directly generated answers. We hope our work highlights the potential of synthetic data and encourages further exploration of multi-modal document reasoning capabilities.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル文書の内容を理解することは、関連する証拠を正確に抽出し、推論に利用する上で不可欠である。
既存の文書理解モデルは、1つの単語やフレーズで直接回答を生成する傾向があり、ソース文書の証拠を無視し、解釈性に欠ける。
本研究では、データ拡張と拡張によるステップワイズ機能の欠如に対処する。
具体的には,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いて,文書画像の段階的問合せペアを生成するデータジェネレータとして,ノイズを除去するエラー検出器として高性能LLMを用いる。
このステップワイズなデータ生成パイプラインはテンプレートベースと少数ショットメソッドの両方を使って実装されている。
次に、生成した高品質なデータを使用して、人間化された文書理解と推論モデルをトレーニングし、特にDocAssistantと呼ばれる、推論やマルチホップの質問応答を必要とする複雑な質問を解決するように設計されています。
実験の結果、ステップワイズ生成の有効性と応用価値が示され、複雑なレイアウトでInfoVQAが5改善、複雑な推論でChartQAが7改善された。
我々は、合成データの可能性を強調し、マルチモーダルな文書推論機能をさらに探求することを願っている。
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