論文の概要: Training-Free Acceleration for Document Parsing Vision-Language Model with Hierarchical Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12957v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 14:22:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.978681
• Title: Training-Free Acceleration for Document Parsing Vision-Language Model with Hierarchical Speculative Decoding
• Title（参考訳）: 階層的投機的復号化を用いた文書解析言語モデルの学習自由化
• Authors: Wenhui Liao, Hongliang Li, Pengyu Xie, Xinyu Cai, Yufan Shen, Yi Xin, Qi Qin, Shenglong Ye, Tianbin Li, Ming Hu, Junjun He, Yihao Liu, Wenhai Wang, Min Dou, Bin Fu, Botian Shi, Yu Qiao, Lianwen Jin,
• Abstract要約: 本稿では,文書解析タスクの学習自由かつ高効率な高速化手法を提案する。 投機的復号化にインスパイアされた私たちは、将来のトークンのバッチを予測するために、ドラフトモデルとして軽量な文書解析パイプラインを使用します。 汎用OmniDocBenchに対するアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.88996030431662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Document parsing is a fundamental task in multimodal understanding, supporting a wide range of downstream applications such as information extraction and intelligent document analysis. Benefiting from strong semantic modeling and robust generalization, VLM-based end-to-end approaches have emerged as the mainstream paradigm in recent years. However, these models often suffer from substantial inference latency, as they must auto-regressively generate long token sequences when processing long-form documents. In this work, motivated by the extremely long outputs and complex layout structures commonly found in document parsing, we propose a training-free and highly efficient acceleration method. Inspired by speculative decoding, we employ a lightweight document parsing pipeline as a draft model to predict batches of future tokens, while the more accurate VLM verifies these draft predictions in parallel. Moreover, we further exploit the layout-structured nature of documents by partitioning each page into independent regions, enabling parallel decoding of each region using the same draft-verify strategy. The final predictions are then assembled according to the natural reading order. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach: on the general-purpose OmniDocBench, our method provides a 2.42x lossless acceleration for the dots.ocr model, and achieves up to 4.89x acceleration on long-document parsing tasks. We will release our code to facilitate reproducibility and future research.
• Abstract（参考訳）: 文書解析はマルチモーダル理解における基本的な課題であり、情報抽出やインテリジェント文書解析といった幅広い下流アプリケーションをサポートする。 強力なセマンティックモデリングと堅牢な一般化により、VLMベースのエンドツーエンドアプローチが近年主流パラダイムとして現れている。 しかしながら、これらのモデルは、長い形式のドキュメントを処理する際に、自動回帰的に長いトークンシーケンスを生成する必要があるため、かなりの推論遅延に悩まされることが多い。 本研究は,文書解析における極端に長い出力と複雑なレイアウト構造を動機として,学習不要で高効率な加速法を提案する。 投機的復号化にインスパイアされた我々は、将来のトークンのバッチを予測するために、軽量な文書解析パイプラインをドラフトモデルとして使用し、より正確なVLMはこれらのドラフト予測を並列に検証する。 さらに、各ページを独立した領域に分割し、同じドラフト検証戦略を用いて各領域の並列デコードを可能にすることにより、文書のレイアウト構造の性質をさらに活用する。 最終的な予測は、自然読影順序に従って組み立てられる。 汎用OmniDocBenchでは,dots.ocrモデルに対して2.42倍のロスレス加速を実現し,長期文書解析タスクにおいて最大4.89倍の高速化を実現している。 再現性と今後の研究を促進するために、コードを公開します。

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