論文の概要: ChartGemma: Visual Instruction-tuning for Chart Reasoning in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04172v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 22:16:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 15:00:44.259579
- Title: ChartGemma: Visual Instruction-tuning for Chart Reasoning in the Wild
- Title（参考訳）: ChartGemma: ワイルドなチャート推論のためのビジュアルインストラクションチューニング
- Authors: Ahmed Masry, Megh Thakkar, Aayush Bajaj, Aaryaman Kartha, Enamul Hoque, Shafiq Joty,
- Abstract要約: 本稿では,PaliGemma上で開発された新しいチャート理解と推論モデルであるChartGemmaを紹介する。
基礎となるデータテーブルに頼るのではなく、ChartGemmaは、チャートイメージから直接生成されたインストラクションチューニングデータに基づいて訓練される。
我々の単純なアプローチは、チャートの要約、質問応答、ファクトチェックにまたがる5ドルのベンチマークで最先端の結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.643565008567172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given the ubiquity of charts as a data analysis, visualization, and decision-making tool across industries and sciences, there has been a growing interest in developing pre-trained foundation models as well as general purpose instruction-tuned models for chart understanding and reasoning. However, existing methods suffer crucial drawbacks across two critical axes affecting the performance of chart representation models: they are trained on data generated from underlying data tables of the charts, ignoring the visual trends and patterns in chart images, and use weakly aligned vision-language backbone models for domain-specific training, limiting their generalizability when encountering charts in the wild. We address these important drawbacks and introduce ChartGemma, a novel chart understanding and reasoning model developed over PaliGemma. Rather than relying on underlying data tables, ChartGemma is trained on instruction-tuning data generated directly from chart images, thus capturing both high-level trends and low-level visual information from a diverse set of charts. Our simple approach achieves state-of-the-art results across $5$ benchmarks spanning chart summarization, question answering, and fact-checking, and our elaborate qualitative studies on real-world charts show that ChartGemma generates more realistic and factually correct summaries compared to its contemporaries. We release the code, model checkpoints, dataset, and demos at https://github.com/vis-nlp/ChartGemma.
- Abstract（参考訳）: データ分析、可視化、意思決定ツールとしてのチャートの普及を考えると、事前学習された基礎モデルや、チャート理解と推論のための汎用的な指導訓練モデルの開発への関心が高まっている。
しかし、既存の手法は、チャート表現モデルの性能に影響を与える2つの重要な軸に重大な欠点を被り、グラフの基盤となるデータテーブルから生成されたデータに基づいてトレーニングされ、チャート画像の視覚的傾向やパターンを無視し、ドメイン固有のトレーニングのために弱い整列された視覚言語バックボーンモデルを使用し、ワイルドなチャートに遭遇する際の一般化性を制限する。
我々はこれらの重要な欠点に対処し、PaliGemma上で開発された新しいチャート理解と推論モデルであるChartGemmaを紹介する。
ChartGemmaは、基礎となるデータテーブルに頼るのではなく、チャートイメージから直接生成されたインストラクションチューニングデータに基づいて訓練されている。
我々の単純なアプローチは、チャートの要約、質問応答、ファクトチェックにまたがる5ドルのベンチマークにまたがる最先端の結果を達成し、現実世界のチャートに関する精巧な質的研究は、ChartGemmaが同時代のものよりも現実的で事実的に正しい要約を生成することを示している。
コード、モデルチェックポイント、データセット、およびデモはhttps://github.com/vis-nlp/ChartGemma.comで公開しています。
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