Read and Think: An Efficient Step-wise Multimodal Language Model for Document Understanding and Reasoning
作者: Jinxu Zhang
分类: cs.IR, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-08-14)
💡 一句话要点
提出一种高效的分步多模态语言模型以解决文档理解问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态文档理解 推理能力 数据增强 分步生成 自动问答系统
📋 核心要点
- 现有文档理解模型直接生成答案，缺乏对源文档证据的利用和可解释性，导致推理能力不足。
- 本文提出利用多模态大语言模型生成分步问答对，并通过高性能语言模型过滤噪声数据，从而增强文档理解能力。
- 实验结果显示，分步生成方法在InfoVQA和ChartQA上分别提升了5和7个点，验证了其有效性和应用价值。
📝 摘要（中文）
理解多模态文档内容对于准确提取相关证据并进行推理至关重要。现有文档理解模型往往直接生成单词或短语的答案，忽视了源文档的证据，缺乏可解释性。本文通过数据增强和扩展，解决了分步能力的不足。具体而言，我们利用具有强大视觉理解和推理能力的多模态大语言模型（MLLMs）作为数据生成器，为文档图像生成分步问答对，并使用高性能的语言模型作为错误检测器过滤噪声数据。通过模板和少量示例的方法实现了这一分步数据生成管道。我们使用生成的高质量数据训练了一个人性化的文档理解和推理模型DocAssistant，专门设计用于解决需要推理或多跳问答的复杂问题。实验结果表明，分步生成的有效性和应用价值，在复杂布局的InfoVQA上提升了5个点，在复杂推理的ChartQA上提升了7个点，相比于直接生成的答案。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有文档理解模型在推理过程中缺乏分步能力的问题。现有方法往往忽视源文档的证据，导致生成的答案缺乏可解释性和准确性。
核心思路：我们提出通过多模态大语言模型（MLLMs）生成分步问答对，并利用高性能语言模型作为错误检测器，过滤掉噪声数据，从而提升文档理解和推理的能力。
技术框架：整体架构包括数据生成、错误检测和模型训练三个主要模块。首先，使用MLLMs生成分步问答对；然后，利用高性能语言模型检测并过滤噪声数据；最后，使用生成的高质量数据训练DocAssistant模型。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了分步生成的概念，通过合成数据增强了模型的推理能力，与现有方法相比，显著提升了对复杂问题的处理能力。
关键设计：在数据生成过程中，采用了模板和少量示例的方法，确保生成数据的多样性和质量。同时，设计了适合文档理解的损失函数，以优化模型的学习效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，采用分步生成方法在复杂布局的InfoVQA任务上提升了5个点，在复杂推理的ChartQA任务上提升了7个点，显著优于直接生成的答案，验证了该方法的有效性和应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能文档处理、自动问答系统和信息检索等。通过提升文档理解和推理能力，能够为用户提供更准确的信息提取和决策支持，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Understanding the contents of multimodal documents is essential to accurately extract relevant evidence and use it for reasoning. Existing document understanding models tend to generate answers with a single word or phrase directly, ignoring the source document's evidence and lacking interpretability. In this work, we address the lack of step-wise capabilities through data augmentation and extension. Specifically, We use Multi-modal Large Language Models (MLLMs), which have strong visual understanding and reasoning abilities, as data generators to generate step-wise question-and-answer pairs for document images and use a high-performance LLM as the error detector to filter out noisy data. This step-wise data generation pipeline is implemented using both template-based and few-shot methods. We then use the generated high-quality data to train a humanized document understanding and reasoning model, specifically designed to solve complex questions that require reasoning or multi-hop question answering, dubbed DocAssistant. Experimental results demonstrate the effectiveness and application value of step-wise generation, showing a 5 improvement on InfoVQA with complex layouts and a 7 improvement on ChartQA with complex reasoning, compared to directly generated answers. We hope our work highlights the potential of synthetic data and encourages further exploration of multi-modal document reasoning capabilities.