論文の概要: Large Language Models Understand Layout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05750v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 09:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 18:37:36.629565
• Title: Large Language Models Understand Layout
• Title（参考訳）: レイアウトに従わない大規模言語モデル
• Authors: Weiming Li, Manni Duan, Dong An, Yan Shao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクにおいて異常な能力を示す。 テキスト理解能力以外にも,空間マーカーで表されるテキストレイアウトをLLMで処理できることが示されている。 レイアウト理解能力は,視覚的質問応答(VQA)システム構築に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.732578061359833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate extraordinary abilities in a wide range of natural language processing (NLP) tasks. In this paper, we show that, beyond text understanding capability, LLMs are capable of processing text layouts that are denoted by spatial markers. They are able to answer questions that require explicit spatial perceiving and reasoning, while a drastic performance drop is observed when the spatial markers from the original data are excluded. We perform a series of experiments with the GPT-3.5, Baichuan2, Llama2 and ChatGLM3 models on various types of layout-sensitive datasets for further analysis. The experimental results reveal that the layout understanding ability of LLMs is mainly introduced by the coding data for pretraining, which is further enhanced at the instruction-tuning stage. In addition, layout understanding can be enhanced by integrating low-cost, auto-generated data approached by a novel text game. Finally, we show that layout understanding ability is beneficial for building efficient visual question-answering (VQA) systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクにおいて異常な能力を示す。 本稿では,テキスト理解機能以外に,空間マーカーで表されるテキストレイアウトをLLMで処理できることを示す。 元のデータから空間マーカーを除外した場合に、劇的な性能低下が観察される一方で、明示的な空間知覚と推論を必要とする質問に答えることができる。 我々は,GPT-3.5,Baichuan2,Llama2,ChatGLM3モデルを用いて,様々なタイプのレイアウトに敏感なデータセットを用いて実験を行い,さらなる分析を行った。 実験結果から, LLMのレイアウト理解能力は, 事前学習のためのコーディングデータによって主に導入され, 指導訓練段階でさらに強化されていることがわかった。 さらに、新しいテキストゲームによってアプローチされた低コストで自動生成されたデータを統合することで、レイアウト理解を向上させることができる。 最後に,視覚的質問応答(VQA)システムを構築する上で,レイアウト理解能力が有用であることを示す。

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