通用文档理解新SOTA,多模态大模型TextMonkey来了

2024-03-26 发布 · 浏览43次 · 点赞0次 · 收藏0次

最近,华中科技大学和金山的研究人员在多模态大模型 Monkey [1](Li et al., CVPR2024)工作的基础上提出 TextMonkey。在多个场景文本和文档的测试基准中,TextMonkey 处于国际领先地位,有潜力带来办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业应用领域的技术变革。

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  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/2403.04473

  • 代码地址:https://github.com/Yuliang-Liu/Monkey

TextMonkey 是一个专注于文本相关任务(包括文档问答和场景文本问答)的多模态大模型(LMM)。相比于 Monkey,TextMonkey 在多个方面进行改进:通过采用零初始化的 Shifted Window Attention,TextMonkey 实现了更高输入分辨率下的窗口间信息交互;通过使用相似性来过滤出重要的图像特征,TextMonkey 不仅能够简化输入,还可以提高模型的性能。

此外,通过扩展多个文本相关任务并将位置信息纳入回答,TextMonkey 增强了可解释性并减少了幻觉。与此同时,TextMonkey 在微调之后还可以具备 APP Agent 中理解用户指令并点击相应位置的能力,展现了其下游应用的巨大潜力。

例如,TextMonkey 展现出强大的视觉定位与理解能力,不仅能够定位图像中的所有文本,还能在视觉问答时给出答案及其所在位置,增加了可解释性并减少了幻觉。

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即使在文字相当密集的情况下,TextMonkey 也可以读取输入图片中的所有文字并且给出图片中文本的坐标。

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TextMonkey 还能帮助我们结构化图表,表格以及文档数据,通过将图像内容转化为 Json 格式的信息,方便记录和提取。

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实验结果表明,TextMonkey 在各种基准数据集上的性能得到了显著提升,在以场景文本为中心的视觉问答、文档 VQA 和关键信息抽取任务中分别取得了 5.2%、6.9% 和 2.8% 的准确率增长,特别是在 OCRBench [2] 上获得了 561 的得分,超越此前所有已开源的多模态大模型。

方法介绍

TextMonkey 的成功核心在于它模拟人类视觉认知的方法,这使它能自然而然地识别高清文档图像中各部分的相互关联,并灵敏地鉴别出图像内的关键要素。更进一步,基于对用户多样化需求的深入理解,TextMonkey 通过文本定位技术强化了答案的准确性,提升了模型的解释性,减少了幻觉,有效提高了在处理各类文档任务上的表现。

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                                 图 1 TextMonkey 整体架构

1.Shifted Window Attention

现有的多模态大模型,如 Monkey 和 LLaVA1.6,通过将图像切分为小块来提高输入分辨率。然而这种裁剪策略可能会无意中分割相关单词,导致语义不连贯。此外,这种分裂造成的空间分离也使得处理与文本位置相关的任务(如文本检测)变得具有挑战性。TextMonkey 在继承 Monkey 高效的图像分辨率缩放功能的同时,采用滑动窗口注意力机制建立了块与块之间的上下文联系。

2.Token Resampler

目前的多模态大模型面临着图像 token 数目随着输入分辨率的增加而增加的挑战。由于语言模型的输入长度和训练时间的限制,减少 token 的数量是很有必要的。

在自然语言中,语言元素会存在一些冗余信息。那么可以自然的猜测在扩大图像分辨率之后,视觉部分的 token 也会存在冗余。本文根据以往确定语言元素相似性的方法,对已经映射到语言空间的图像 token 的相似性进行了度量:在图像 Resampler 之后随机选取 20 个有序特征,利用余弦相似性成对比较这些特征的相似性,得到的结果如图 2 所示。颜色越深代表相似性越高,实验发现每个图片的 token 都有一个到几个类似的 token,图片特征中存在冗余。

同时,本文还观察到某些 token 是高度独特的,并且缺乏其他相似的 token,如图中的第四个 token,这表明这个 token 是更为重要的。因此本文选用相似度来度量并识别独特的视觉 token。并提出 Token Resampler 来压缩冗余视觉 token。通过计算每个 token 与其他 token 的相似度,过滤得到最重要(相似度最低)的 K 个 token。同时,为了避免直接丢弃其他 token 造成的信息丢失,这里还会利用过滤得到的 K 个 token 作为查询,并采用交叉注意力机制进一步融合所有特征。

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                                 图 2 图像 token 相似性比较

3. 多任务训练

TextMonkey 支持读出所有文本,文本检测识别,输出给定文本坐标,文本问答,具有位置感知的文本问答,图像结构化等多个任务。TextMonkey 在进行问答时不仅看可以给出答案,还能给出答案所在位置,进一步增强了模型的可解释性。与此同时,在经过微调之后,TextMonkey 还可以具备 APP Agent 中理解用户指令并点击相应位置的能力。

实验分析

1.TextMonkey 与现有的多模态大模型相比,表现出了优越的性能。

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2. 为了进一步验证 TextMonkey 的有效性,本文还在更多数据集上进行了测试。(其中 Deepform 和 KLC 使用 F1-score 作为评估指标,WTQ 使用 accuracy, ChartQA 使用 relaxed accuracy, DocVQA 使用 ANLS。)

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3.TextMonkey 在 Text Spotting 数据集上相比于传统 OCR 模型也取得了极具竞争力的效果。

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4. 表 7 的消融实验表明 Shifted Window Attention 和 Token Resampler 两个模块的有效性。

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5. 表 9 的消融实验证明:由于分辨率的提高导致冗余 token 的显著增加,使得找到关键信息变得更加困难,在不压缩 Token 的情况下直接增加分辨率实际上会导致一致的性能损失,如在表中第一行和第四行,在不压缩 Token 时,分辨率由 896 增加到 1344 会导致模型在四个数据集上的指标均有所下降,这说明了没有策略地一味增加模型的分辨率反而会带来负面影响,如何合理地增加分辨率,将会是一个需要集中解决的问题。不仅如此,表 9 中还说明,当选取不同的压缩 Token 数量时,对模型性能的影响也是显著的,选取一个合适的值来作为压缩 Token 的数量,可以使得模型的性能进一步提升。

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可视化结果展示

TextMonkey 在场景图像和文档图像中都能准确定位和识别文本。此外,(a) 中的自然图像、(b) 中的文档、(c) 中的图表和 (d) 中的表格都展示了 TextMonkey 在多种场景下识别、理解和定位文本信息的能力。

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本文还探索了 TextMonkey 作为智能手机应用程序的 Agent 代理方面的可行性。使用来自 Rico 数据集的 15k 用户点击数据上进行微调之后,TextMonkey 能够理解用户意图并点击相应的图标,这表明了 TextMonkey 在微调之后作为 App Agent 的巨大潜力。

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总结

TextMonkey 在 Monkey 的基础上增强了其图像间的跨窗口交互,在扩大分辨率的基础上增强了视觉信息的语义连续性,有效缓解了视觉信息碎片化的问题;并通过提出过滤融合策略减少图像特征长度,从而减少输入到大语言模型中冗余的视觉 token 数量。论文的实验说明,分辨率不是越大越好,不合理的提高模型分辨率策略有时会给模型带来负面影响,如何合理地扩大分辨率才是一个更值得去思考的问题。

此外,通过在问答中引入位置信息,TextMonkey 增强了可解释性并减少了幻觉。TextMonkey 在多个文本相关的测试基准中处于国际领先,在 OCRBench 中超越其他开源多模态大模型。TextMonkey 的到来为通用文档理解带来曙光,这有潜力促进办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业的技术变革。

参考文献

[1] Li Z, Yang B, Liu Q, et al. Monkey: Image resolution and text label are important things for large multi-modal models [J]. arXiv preprint arXiv:2311.06607, 2023.

[2] Liu Y, Li Z, Li H, et al. On the hidden mystery of ocr in large multimodal models [J]. arXiv preprint arXiv:2305.07895, 2023.

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