論文の概要: ChartInstruct: Instruction Tuning for Chart Comprehension and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09028v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 01:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 22:07:16.843313
• Title: ChartInstruct: Instruction Tuning for Chart Comprehension and Reasoning
• Title（参考訳）: ChartInstruct: チャート理解と推論のためのインストラクションチューニング
• Authors: Ahmed Masry, Mehrad Shahmohammadi, Md Rizwan Parvez, Enamul Hoque, Shafiq Joty,
• Abstract要約: 71Kチャートで生成した191K命令からなる新しいチャート固有視覚言語インストラクションフォローデータセットであるChartInstructを紹介した。 4つの下流タスクの実験において、まずモデルの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.204261069650897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Charts provide visual representations of data and are widely used for analyzing information, addressing queries, and conveying insights to others. Various chart-related downstream tasks have emerged recently, such as question-answering and summarization. A common strategy to solve these tasks is to fine-tune various models originally trained on vision tasks language. However, such task-specific models are not capable of solving a wide range of chart-related tasks, constraining their real-world applicability. To overcome these challenges, we introduce ChartInstruct: a novel chart-specific vision-language Instruction-following dataset comprising 191K instructions generated with 71K charts. We then present two distinct systems for instruction tuning on such datasets: (1) an end-to-end model that connects a vision encoder for chart understanding with a LLM; and (2) a pipeline model that employs a two-step approach to extract chart data tables and input them into the LLM. In experiments on four downstream tasks, we first show the effectiveness of our model--achieving a new set of state-of-the-art results. Further evaluation shows that our instruction-tuning approach supports a wide array of real-world chart comprehension and reasoning scenarios, thereby expanding the scope and applicability of our models to new kinds of tasks.
• Abstract（参考訳）: チャートはデータの視覚的表現を提供し、情報を分析し、クエリに対処し、他人に洞察を伝えるために広く使用される。 近年,質問回答や要約など,チャート関連のダウンストリームタスクが出現している。 これらの課題を解決するための一般的な戦略は、視覚タスク言語で訓練された様々なモデルを微調整することである。 しかし、そのようなタスク固有モデルは、実際の適用性を制限して、幅広いチャート関連タスクを解くことができない。 これらの課題を克服するために、71Kチャートで生成された191K命令からなる、新しいチャート固有の視覚言語命令追従データセットであるChartInstructを紹介した。 そこで本研究では,(1)チャート理解のためのビジョンエンコーダをLLMに接続するエンドツーエンドモデル,(2)グラフデータテーブルを抽出してLLMに入力する2段階のアプローチを用いたパイプラインモデルを提案する。 4つの下流タスクの実験において、まずモデルの有効性を示す。 さらなる評価により,提案手法は様々な実世界のチャート理解と推論シナリオをサポートし,モデルの範囲と適用性を新たなタスクに拡張することを示す。

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