TextHawk: Exploring Efficient Fine-Grained Perception of Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2404.09204v1 📥 PDF

作者: Ya-Qi Yu, Minghui Liao, Jihao Wu, Yongxin Liao, Xiaoyu Zheng, Wei Zeng

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-14

💡 一句话要点

提出TextHawk以解决文档导向任务中的细粒度感知问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大型语言模型 细粒度感知 文档导向任务 信息压缩 重采样与重排列 多层交叉注意力 查询提议网络 可扩展位置嵌入

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型在处理文档导向任务时，缺乏细粒度的图像感知能力和信息压缩能力。
  2. 本文提出TextHawk，通过重采样与重排列模块、可扩展位置嵌入、查询提议网络和多层交叉注意力机制等四个组件，提升文档感知能力。
  3. 实验结果显示，TextHawk在多个基准测试中表现优异，超越了当前最先进的方法，证明了其在细粒度文档感知方面的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在多种多模态任务上表现出色，但大多数现有的MLLMs不适合文档导向任务，这类任务需要细粒度的图像感知和信息压缩。本文提出了TextHawk，一种专为文档导向任务设计的MLLM，同时保留了MLLMs的通用能力。TextHawk通过设计四个专用组件来探索高效的细粒度感知。首先，提出了重采样与重排列（ReSA）模块，以减少文档文本中的冗余并降低计算成本。其次，采用可扩展位置嵌入（SPEs）来编码每个局部特征的位置，以保持不同图像尺寸的可扩展性。接着，使用查询提议网络（QPN）动态初始化不同子图像之间的查询。最后，设计了多层交叉注意力（MLCA）机制，以捕捉文档图像的层次结构和语义关系。通过丰富多模态文档数据创建新的指令调优数据集，进行广泛实验，结果表明TextHawk在细粒度文档感知和通用能力上超越了现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态大型语言模型在文档导向任务中的细粒度图像感知不足和信息冗余问题。现有方法在处理文档时往往无法有效提取和压缩关键信息。

核心思路：TextHawk通过设计四个专用组件，旨在提高文档图像的细粒度感知能力，同时保持模型的通用性。这种设计思路旨在优化信息处理效率，降低计算成本。

技术框架：TextHawk的整体架构包括重采样与重排列模块（ReSA）、可扩展位置嵌入（SPEs）、查询提议网络（QPN）和多层交叉注意力机制（MLCA）。这些模块协同工作，以实现高效的文档信息处理。

关键创新：最重要的创新点在于重采样与重排列模块和多层交叉注意力机制的结合，前者减少冗余信息，后者增强了模型对文档图像层次结构和语义关系的理解。这与现有方法的单一特征提取方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，重采样与重排列模块通过优化文本结构来降低计算复杂度；可扩展位置嵌入则确保了对不同尺寸图像的适应性；查询提议网络动态初始化查询以适应不同子图像；多层交叉注意力机制则通过层次化的方式捕捉文档图像的语义关系。

📊 实验亮点

在多个基准测试中，TextHawk的表现超越了现有最先进的方法，尤其在细粒度文档感知任务上，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），显示出其在处理复杂文档信息时的有效性和优越性。

🎯 应用场景

TextHawk的研究成果在文档处理、信息提取和多模态交互等领域具有广泛的应用潜力。其高效的细粒度感知能力可用于智能文档分析、自动化信息检索和增强现实等场景，未来可能推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive results on various multimodal tasks. However, most existing MLLMs are not well suited for document-oriented tasks, which require fine-grained image perception and information compression. In this paper, we present TextHawk, a MLLM that is specifically designed for document-oriented tasks, while preserving the general capabilities of MLLMs. TextHawk is aimed to explore efficient fine-grained perception by designing four dedicated components. Firstly, a ReSampling and ReArrangement (ReSA) module is proposed to reduce the redundancy in the document texts and lower the computational cost of the MLLM. We explore encoding the positions of each local feature by presenting Scalable Positional Embeddings (SPEs), which can preserve the scalability of various image sizes. A Query Proposal Network (QPN) is then adopted to initialize the queries dynamically among different sub-images. To further enhance the fine-grained visual perceptual ability of the MLLM, we design a Multi-Level Cross-Attention (MLCA) mechanism that captures the hierarchical structure and semantic relations of document images. Furthermore, we create a new instruction-tuning dataset for document-oriented tasks by enriching the multimodal document data with Gemini Pro. We conduct extensive experiments on both general and document-oriented MLLM benchmarks, and show that TextHawk outperforms the state-of-the-art methods, demonstrating its effectiveness and superiority in fine-grained document perception and general abilities.