論文の概要: LoRA-Contextualizing Adaptation of Large Multimodal Models for Long Document Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01106v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 02:09:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:43.603756
• Title: LoRA-Contextualizing Adaptation of Large Multimodal Models for Long Document Understanding
• Title（参考訳）: 長期文書理解のための大規模マルチモーダルモデルの LoRA-Contextualizing Adaptation
• Authors: Jian Chen, Ruiyi Zhang, Yufan Zhou, Tong Yu, Franck Dernoncourt, Jiuxiang Gu, Ryan A. Rossi, Changyou Chen, Tong Sun,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、最近、テキストに富む画像理解において大きな進歩を見せている。 長文書理解を支援するLMMの能力を拡張したLoRA-Contextualizing Adaptation of Large Multimodal Model (LoCAL) という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.69014172427026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large multimodal models (LMMs) have recently shown great progress in text-rich image understanding, yet they still struggle with complex, multi-page, visually-rich documents. Traditional methods using document parsers for retrieval-augmented generation suffer from performance and efficiency limitations, while directly presenting all pages to LMMs leads to inefficiencies, especially with lengthy documents. In this work, we present a novel framework named LoRA-Contextualizing Adaptation of Large multimodal models (LoCAL), which broadens the capabilities of any LMM to support long-document understanding. We demonstrate that LMMs can effectively serve as multimodal retrievers, fetching relevant pages to answer user questions based on these pages. LoCAL is implemented with two specific LMM adapters: one for evidence page retrieval and another for question answering. Empirical results show state-of-the-art performance on public benchmarks, demonstrating the effectiveness of LoCAL.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、最近、テキストに富む画像理解において大きな進歩を見せている。 検索拡張生成に文書パーサを使用する従来の手法は、性能と効率の限界に悩まされ、一方、全てのページをLMMに直接提示すると、特に長いドキュメントでは非効率になる。 本研究は,LRA-Contextualizing Adaptation of Large Multimodal Model (LoCAL) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 我々は,LMMが効果的にマルチモーダル検索として機能し,関連するページを取得し,これらのページに基づいてユーザの質問に回答できることを実証した。 LoCALは、エビデンスページ検索用と質問応答用という2つの特定のLMMアダプタで実装されている。 実証実験の結果,LoCALの有効性が示された。

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