論文の概要: On Pre-training of Multimodal Language Models Customized for Chart Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14506v2
- Date: Wed, 31 Jul 2024 21:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 13:45:14.995639
- Title: On Pre-training of Multimodal Language Models Customized for Chart Understanding
- Title（参考訳）: チャート理解のためのマルチモーダル言語モデルの事前学習について
- Authors: Wan-Cyuan Fan, Yen-Chun Chen, Mengchen Liu, Lu Yuan, Leonid Sigal,
- Abstract要約: 本稿では,MLLMのチャート理解を改善するために必要な学習過程について考察する。
詳細なチャート理解に適したMLLMであるCHOPINLLMを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.99377088129282
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies customizing Multimodal Large Language Models (MLLMs) for domain-specific tasks have yielded promising results, especially in the field of scientific chart comprehension. These studies generally utilize visual instruction tuning with specialized datasets to enhance question and answer (QA) accuracy within the chart domain. However, they often neglect the fundamental discrepancy between natural image-caption pre-training data and digital chart image-QA data, particularly in the models' capacity to extract underlying numeric values from charts. This paper tackles this oversight by exploring the training processes necessary to improve MLLMs' comprehension of charts. We present three key findings: (1) Incorporating raw data values in alignment pre-training markedly improves comprehension of chart data. (2) Replacing images with their textual representation randomly during end-to-end fine-tuning transfer the language reasoning capability to chart interpretation skills. (3) Requiring the model to first extract the underlying chart data and then answer the question in the fine-tuning can further improve the accuracy. Consequently, we introduce CHOPINLLM, an MLLM tailored for in-depth chart comprehension. CHOPINLLM effectively interprets various types of charts, including unannotated ones, while maintaining robust reasoning abilities. Furthermore, we establish a new benchmark to evaluate MLLMs' understanding of different chart types across various comprehension levels. Experimental results show that CHOPINLLM exhibits strong performance in understanding both annotated and unannotated charts across a wide range of types.
- Abstract（参考訳）: 近年,多モーダル大規模言語モデル(MLLM)をドメイン固有のタスクにカスタマイズする研究は,特に科学的チャート理解の分野で有望な結果をもたらしている。
これらの研究は、一般的に、グラフ領域内の質問と回答(QA)の精度を高めるために、専門的なデータセットを用いた視覚的インストラクションチューニングを利用する。
しかし、自然画像キャプチャ事前学習データとデジタルチャート画像QAデータとの根本的な相違は、特にグラフから基礎となる数値を抽出するモデルの能力において無視されることが多い。
本稿では,MLLMのチャート理解を改善するために必要なトレーニングプロセスを検討することで,この監視に対処する。
1)アライメント事前学習における生データ値の導入は,チャートデータの理解を著しく向上させる。
2) 言語推論能力のチャート化に際し, テキスト表現をランダムに置き換える手法について検討した。
(3) 基礎となるグラフデータを抽出し, 微調整で質問に答えるモデルが必要であると, さらに精度が向上する。
そこで我々は,詳細なチャート理解に適したMLLMであるCHOPINLLMを紹介した。
CHOPINLLMは、ロバストな推論能力を維持しながら、注釈のないチャートを含む様々な種類のチャートを効果的に解釈する。
さらに,MLLMの様々な理解レベルにおけるチャートタイプに対する理解度を評価するための新しいベンチマークを構築した。
実験の結果,CHOPINLLMは注釈付きチャートと注釈なしチャートの両方を多種多様なタイプで理解する上で高い性能を示した。
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