論文の概要: ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01449v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 13:02:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 20:41:15.464386
• Title: ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models
• Title（参考訳）: ColPali:ビジョン言語モデルによる効率的なドキュメント検索
• Authors: Manuel Faysse, Hugues Sibille, Tony Wu, Bilel Omrani, Gautier Viaud, Céline Hudelot, Pierre Colombo,
• Abstract要約: 複数のドメイン、言語、設定にまたがる様々なページレベルの検索タスクで構成されるVisual Document Retrieval Benchmark ViDoReを紹介する。 現代のシステムの固有の欠点は、新しい検索モデルアーキテクチャであるColPaliの導入を動機付けている。 ColPaliは最新のドキュメント検索パイプラインよりも大幅に高速で、エンドツーエンドのトレーニングが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.369861972085136
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Documents are visually rich structures that convey information through text, as well as tables, figures, page layouts, or fonts. While modern document retrieval systems exhibit strong performance on query-to-text matching, they struggle to exploit visual cues efficiently, hindering their performance on practical document retrieval applications such as Retrieval Augmented Generation. To benchmark current systems on visually rich document retrieval, we introduce the Visual Document Retrieval Benchmark ViDoRe, composed of various page-level retrieving tasks spanning multiple domains, languages, and settings. The inherent shortcomings of modern systems motivate the introduction of a new retrieval model architecture, ColPali, which leverages the document understanding capabilities of recent Vision Language Models to produce high-quality contextualized embeddings solely from images of document pages. Combined with a late interaction matching mechanism, ColPali largely outperforms modern document retrieval pipelines while being drastically faster and end-to-end trainable.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントは、表、図形、ページレイアウト、フォントだけでなく、テキストを介して情報を伝達する視覚的に豊かな構造である。 現代の文書検索システムは、クエリとテキストのマッチングにおいて強力な性能を示すが、視覚的手がかりを効果的に活用することは困難であり、検索拡張生成のような実用的な文書検索アプリケーションではその性能を損なう。 視覚的にリッチな文書検索に関する現在のシステムをベンチマークするために、複数のドメイン、言語、設定にまたがる様々なページレベルの検索タスクからなるVisual Document Retrieval Benchmark ViDoReを紹介する。 現代のシステムの本質的な欠点は、新しい検索モデルアーキテクチャであるColPaliの導入を動機付けている。ColPaliは、最近のビジョン言語モデルの文書理解機能を活用して、文書ページの画像のみから高品質なコンテキスト化された埋め込みを生成する。 ColPaliは、遅延インタラクションマッチング機構と組み合わせて、現代的なドキュメント検索パイプラインよりも大幅に高速でエンドツーエンドのトレーニングが可能である。

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