論文の概要: Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Referenced Instruction Tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20174v2
- Date: Sun, 11 Aug 2024 05:30:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 20:23:30.207646
- Title: Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Referenced Instruction Tuning
- Title（参考訳）: ビジュアライゼーション・インストラクション・チューニングを用いたチャート質問応答における多モーダル大言語モデルの改善
- Authors: Xingchen Zeng, Haichuan Lin, Yilin Ye, Wei Zeng,
- Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、チャート質問応答(CQA)に大きな可能性を示す
近年の取り組みは、データ収集と合成によるデータセットのスケールアップに重点を置いている。
本稿では,トレーニングデータセットの強化とモデル開発を指導するための,可視化参照型指導チューニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6570772838074355
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emerging multimodal large language models (MLLMs) exhibit great potential for chart question answering (CQA). Recent efforts primarily focus on scaling up training datasets (i.e., charts, data tables, and question-answer (QA) pairs) through data collection and synthesis. However, our empirical study on existing MLLMs and CQA datasets reveals notable gaps. First, current data collection and synthesis focus on data volume and lack consideration of fine-grained visual encodings and QA tasks, resulting in unbalanced data distribution divergent from practical CQA scenarios. Second, existing work follows the training recipe of the base MLLMs initially designed for natural images, under-exploring the adaptation to unique chart characteristics, such as rich text elements. To fill the gap, we propose a visualization-referenced instruction tuning approach to guide the training dataset enhancement and model development. Specifically, we propose a novel data engine to effectively filter diverse and high-quality data from existing datasets and subsequently refine and augment the data using LLM-based generation techniques to better align with practical QA tasks and visual encodings. Then, to facilitate the adaptation to chart characteristics, we utilize the enriched data to train an MLLM by unfreezing the vision encoder and incorporating a mixture-of-resolution adaptation strategy for enhanced fine-grained recognition. Experimental results validate the effectiveness of our approach. Even with fewer training examples, our model consistently outperforms state-of-the-art CQA models on established benchmarks. We also contribute a dataset split as a benchmark for future research. Source codes and datasets of this paper are available at https://github.com/zengxingchen/ChartQA-MLLM.
- Abstract（参考訳）: MLLM (Emerging multimodal large language model) は、チャート質問応答 (CQA) に大きな可能性を示す。
近年の取り組みは、データ収集と合成を通じてトレーニングデータセット(チャート、データテーブル、質問応答(QA)ペア)のスケールアップに重点を置いている。
しかし、既存のMLLMとCQAデータセットに関する実証研究により、顕著なギャップが明らかとなった。
まず、現在のデータ収集と合成はデータ量に重点を置いており、細粒度の視覚的エンコーディングやQAタスクを考慮していないため、実際のCQAシナリオとは相容れない。
第二に、既存の研究は、もともと自然画像用に設計された基本MLLMのトレーニングレシピに従い、リッチテキスト要素のようなユニークなチャート特性への適応を探索している。
このギャップを埋めるために、トレーニングデータセットの強化とモデル開発をガイドする可視化参照型指導チューニング手法を提案する。
具体的には、既存のデータセットから多種多様な高品質なデータを効果的にフィルタリングし、LLMベースの生成技術を用いてデータを洗練・拡張し、実用的なQAタスクや視覚的エンコーディングとの整合性を向上する新しいデータエンジンを提案する。
そこで, 図形特性への適応を容易にするため, リッチなデータを用いて視覚エンコーダを解凍してMLLMを訓練し, 微粒化認識のための混合解像度適応戦略を取り入れた。
提案手法の有効性を実験的に検証した。
トレーニングの例が少なくても、我々のモデルは確立したベンチマークで最先端のCQAモデルよりも一貫して優れています。
また、将来の研究のベンチマークとしてデータセット分割も提供します。
本論文のソースコードとデータセットはhttps://github.com/zengxingchen/ChartQA-MLLMで公開されている。
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