論文の概要: Harnessing Webpage UIs for Text-Rich Visual Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13824v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 08:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:33.096261
• Title: Harnessing Webpage UIs for Text-Rich Visual Understanding
• Title（参考訳）: テキストリッチビジュアル理解のためのWebページUIのハーネス化
• Authors: Junpeng Liu, Tianyue Ou, Yifan Song, Yuxiao Qu, Wai Lam, Chenyan Xiong, Wenhu Chen, Graham Neubig, Xiang Yue,
• Abstract要約: テキストベース大規模言語モデル(LLM)を用いたWebページUIからの汎用マルチモーダル命令の合成を提案する。 これらの命令はUIスクリーンショットと組み合わせて、マルチモーダルモデルのトレーニングを行う。 我々は、100万のWebサイトから730万のサンプルを含むデータセットであるMultiUIを紹介し、多様なマルチモーダルタスクとUIレイアウトをカバーした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.01029887404296
• License:
• Abstract: Text-rich visual understanding-the ability to process environments where dense textual content is integrated with visuals-is crucial for multimodal large language models (MLLMs) to interact effectively with structured environments. To enhance this capability, we propose synthesizing general multimodal instructions from webpage UIs using text-based large language models (LLMs). Despite lacking direct visual input, text-based LLMs are able to process structured text representations from webpage accessibility trees. These instructions are then paired with UI screenshots to train multimodal models. We introduce MultiUI, a dataset containing 7.3 million samples from 1 million websites, covering diverse multimodal tasks and UI layouts. Models trained on MultiUI not only excel in web UI tasks-achieving up to a 48% improvement on VisualWebBench and a 19.1% boost in element accuracy on a web agent dataset Mind2Web-but also generalize surprisingly well to non-web UI tasks and even to non-UI domains, such as document understanding, OCR, and chart interpretation. These results highlight the broad applicability of web UI data for advancing text-rich visual understanding across various scenarios.
• Abstract（参考訳）: テキストに富んだ視覚的理解 - 密集したテキストコンテンツが視覚と統合される環境を処理する能力は、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)において、構造化された環境と効果的に相互作用する上で不可欠である。 そこで本研究では,テキストベース大規模言語モデル(LLM)を用いたWebページUIからの汎用マルチモーダル命令の合成を提案する。 直接視覚的な入力がないにもかかわらず、テキストベースのLLMはWebページアクセシビリティツリーから構造化されたテキスト表現を処理できる。 これらの命令はUIスクリーンショットと組み合わせて、マルチモーダルモデルのトレーニングを行う。 我々は、100万のWebサイトから730万のサンプルを含むデータセットであるMultiUIを紹介し、多様なマルチモーダルタスクとUIレイアウトをカバーした。 MultiUIでトレーニングされたモデルは、Web UIタスクに優れており、VisualWebBenchでは最大48%の改善、WebエージェントデータセットのMind2Webでは19.1%の精度向上を実現している。 これらの結果は、様々なシナリオにおけるテキストリッチな視覚的理解を促進するために、Web UIデータの幅広い適用性を強調している。

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