Large Language Models Understand Layout

📄 arXiv: 2407.05750v3 📥 PDF

作者: Weiming Li, Manni Duan, Dong An, Yan Shao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-08 (更新: 2024-08-28)

备注: This paper has been accepted by ECAI-2024

💡 一句话要点

研究表明大语言模型具备理解空间布局的能力，并可用于提升视觉问答系统性能。

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

关键词: 大语言模型 文本布局理解 空间推理 视觉问答 指令微调 数据增强 文本游戏

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理需要空间感知和推理的任务时存在不足，无法有效利用文本布局信息。
  2. 该论文提出利用空间标记表示文本布局，使大语言模型能够理解和利用这些布局信息进行推理。
  3. 实验结果表明，大语言模型具备理解空间布局的能力，并且可以提升视觉问答系统的性能。

📝 摘要（中文）

本文研究表明，大语言模型（LLMs）不仅具备文本理解能力，还能处理由空间标记表示的文本布局。它们能够回答需要显式空间感知和推理的问题。当原始数据中的空间标记被移除时，性能会显著下降。我们使用GPT-3.5、Baichuan2、Llama2和ChatGLM3模型在各种布局敏感型数据集上进行了一系列实验，以进行进一步分析。实验结果表明，LLMs的布局理解能力主要来源于预训练的编码数据，并在指令微调阶段得到进一步增强。此外，可以通过集成低成本的、自动生成的数据（通过一种新颖的文本游戏方法）来增强布局理解能力。最后，我们展示了布局理解能力有利于构建高效的视觉问答（VQA）系统。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型虽然在各种自然语言处理任务中表现出色，但在处理需要理解文本布局的任务时，例如阅读包含表格、文档等结构化信息的文本，其性能会显著下降。这些模型往往忽略了文本的空间排布信息，导致无法正确理解文本的含义。因此，如何让大语言模型有效地利用文本布局信息是一个重要的研究问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用空间标记（spatial markers）来显式地表示文本布局，并将这些带有空间信息的文本数据用于训练大语言模型。通过这种方式，模型可以学习到文本布局与语义之间的关系，从而提高其在布局敏感型任务中的性能。论文认为，预训练数据中已经包含了一定的布局信息，而指令微调阶段可以进一步增强模型的布局理解能力。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）构建或收集布局敏感型数据集，这些数据集包含带有空间标记的文本；2）使用这些数据集对大语言模型进行训练或微调；3）设计实验来评估模型在布局理解方面的能力，例如，通过提问需要空间推理的问题来测试模型；4）探索如何通过数据增强等方法来进一步提升模型的布局理解能力。论文还提出了一种新颖的文本游戏方法来自动生成低成本的数据。

关键创新：该论文的关键创新在于：1）明确指出并验证了大语言模型具备理解文本布局的能力，这为大语言模型在处理结构化信息方面提供了新的思路；2）提出了一种利用空间标记来表示文本布局的方法，使得模型可以显式地学习布局信息；3）提出了一种基于文本游戏的自动数据生成方法，可以低成本地生成用于增强布局理解能力的数据。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择合适的空间标记来表示文本布局，例如使用坐标、相对位置等信息；2）设计合适的实验来评估模型的布局理解能力，例如，设计需要空间推理的问题；3）探索不同的数据增强方法来提升模型的性能，例如，通过文本游戏自动生成数据；4）选择合适的预训练模型和微调策略，例如，使用GPT-3.5、Baichuan2、Llama2和ChatGLM3等模型，并进行指令微调。

📊 实验亮点

实验结果表明，大语言模型在处理带有空间标记的文本时，能够显著提升在布局敏感型任务中的性能。当移除空间标记时，模型性能会大幅下降，验证了布局信息的重要性。通过集成自动生成的数据，可以进一步增强模型的布局理解能力，并提升视觉问答系统的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升文档理解、表格问答、视觉问答等领域。通过使大语言模型能够理解文本布局，可以提高其在处理结构化信息方面的能力，从而构建更智能、更高效的文档处理和信息检索系统。未来，该技术有望应用于自动化办公、智能客服等场景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate extraordinary abilities in a wide range of natural language processing (NLP) tasks. In this paper, we show that, beyond text understanding capability, LLMs are capable of processing text layouts that are denoted by spatial markers. They are able to answer questions that require explicit spatial perceiving and reasoning, while a drastic performance drop is observed when the spatial markers from the original data are excluded. We perform a series of experiments with the GPT-3.5, Baichuan2, Llama2 and ChatGLM3 models on various types of layout-sensitive datasets for further analysis. The experimental results reveal that the layout understanding ability of LLMs is mainly introduced by the coding data for pretraining, which is further enhanced at the instruction-tuning stage. In addition, layout understanding can be enhanced by integrating low-cost, auto-generated data approached by a novel text game. Finally, we show that layout understanding ability is beneficial for building efficient visual question-answering (VQA) systems.