ChartAssisstant: A Universal Chart Multimodal Language Model via Chart-to-Table Pre-training and Multitask Instruction Tuning
作者: Fanqing Meng, Wenqi Shao, Quanfeng Lu, Peng Gao, Kaipeng Zhang, Yu Qiao, Ping Luo
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-04 (更新: 2024-02-15)
备注: Updated and corrected experimental results, removal of inappropriate experiments, and a more comprehensive experimental setup
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出ChartAssistant以解决通用图表理解与推理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图表理解 多模态模型 视觉-语言模型 数据可视化 机器学习
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言模型在图表数据的理解上表现良好，但在泛化能力上存在不足，难以处理多样化的图表类型。
- 本文提出ChartAssistant，通过图表到表格的预训练和多任务指令调优，增强模型对图表的理解和推理能力。
- 实验结果显示，ChartAssistant在多个图表任务上表现优异，尤其在真实世界数据的零-shot设置下，显著超越了现有的基线方法。
📝 摘要（中文）
图表在数据可视化、理解数据模式和决策制定中发挥着重要作用。然而，图表独特的图形元素和文本组件的结合给通用多模态模型带来了挑战。为了解决这些问题，本文提出了ChartAssistant，一个基于图表的视觉-语言模型，旨在实现通用的图表理解和推理。ChartAssistant利用ChartSFT，一个涵盖多种图表相关任务的综合数据集，经过图表到表格的预训练和多任务指令调优的两阶段训练过程，显著提升了在各种图表任务中的表现，尤其在真实世界图表数据的零-shot设置下超越了现有的最先进方法UniChart和Chartllama。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决通用图表理解与推理中的挑战，现有方法在处理多样化图表类型时泛化能力不足，难以有效理解图表中的信息。
核心思路：提出ChartAssistant，通过图表到表格的预训练阶段，建立图表与文本之间的对齐关系，随后进行多任务指令调优，以提升模型在不同图表任务中的表现。
技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段为图表到表格的预训练，第二阶段为多任务指令调优。模型通过这两个阶段的训练，能够更好地理解和推理图表信息。
关键创新：最重要的技术创新在于ChartSFT数据集的构建，涵盖了多种基础和专业的图表类型，提供了丰富的训练数据，显著提升了模型的泛化能力。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化图表解析和文本生成的效果，确保模型能够准确理解图表的各种元素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ChartAssistant在多个图表任务上表现优异，尤其在真实世界图表数据的零-shot设置下，性能提升幅度超过了现有的最先进方法UniChart和Chartllama，展示了显著的实用价值和应用潜力。
🎯 应用场景
ChartAssistant的潜在应用场景包括数据分析、商业智能、教育和科研等领域。通过提升图表理解能力，该模型能够帮助用户更好地从复杂数据中提取信息，支持决策制定和数据可视化的自动化。未来，该技术有望在智能助手和自动报告生成等方面发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Charts play a vital role in data visualization, understanding data patterns, and informed decision-making. However, their unique combination of graphical elements (e.g., bars, lines) and textual components (e.g., labels, legends) poses challenges for general-purpose multimodal models. While vision-language models trained on chart data excel in comprehension, they struggle with generalization. To address these challenges, we propose ChartAssistant, a chart-based vision-language model for universal chart comprehension and reasoning. ChartAssistant leverages ChartSFT, a comprehensive dataset covering diverse chart-related tasks with basic (e.g. bars and pies) and specialized (e.g. radars, and bubbles) chart types. It undergoes a two-stage training process, starting with pre-training on chart-to-table parsing to align chart and text, followed by multitask instruction-following fine-tuning. This approach enables ChartAssistant to achieve competitive performance across various chart tasks. Experimental results demonstrate significant performance gains over the state-of-the-art UniChart and Chartllama method, especially outperforming them on real-world chart data with zero-shot setting. The code and data are available at https://github.com/OpenGVLab/ChartAst.