M-Longdoc: A Benchmark For Multimodal Super-Long Document Understanding And A Retrieval-Aware Tuning Framework
作者: Yew Ken Chia, Liying Cheng, Hou Pong Chan, Chaoqun Liu, Maojia Song, Sharifah Mahani Aljunied, Soujanya Poria, Lidong Bing
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-09
💡 一句话要点
提出M-LongDoc基准和检索增强框架，提升多模态超长文档理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 长文档理解 问答系统 检索增强 基准数据集
📋 核心要点
- 现有方法难以有效处理包含文本、图表等多种模态的长文档，人工阅读耗时巨大，亟需自动化方法。
- 论文提出检索增强的微调方法，利用检索技术辅助模型理解长文档，并构建自动化的训练语料库。
- 实验表明，提出的微调方法在模型响应的正确性方面，相较于基线开源模型，取得了4.6%的相对提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了M-LongDoc基准，包含851个样本，用于评估大型多模态模型在理解文档和回答问题方面的性能。该基准包含更长、更新的文档，通常有数百页，并且需要开放式的答案，而不仅仅是抽取式的答案。此外，本文还提出了一个自动化的框架来评估模型性能，并提出了一种检索增强的微调方法，以实现高效且有效的多模态文档阅读。据我们所知，我们的训练框架是第一个直接解决多模态长文档检索设置的框架。为了能够微调开源模型，我们以全自动的方式构建了一个训练语料库，用于解决此类文档上的问答任务。实验表明，与基线开源模型相比，我们的微调方法在模型响应的正确性方面实现了4.6%的相对改进。数据、代码和模型可在https://multimodal-documents.github.io 获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在处理包含文本、图表等多种模态的超长文档时面临挑战。人工阅读耗时巨大，而现有的模型难以有效理解和回答关于这些文档的问题，尤其是在需要开放式答案而非简单抽取式答案的情况下。此外，缺乏针对多模态长文档的检索设置的有效训练框架。
核心思路：论文的核心思路是利用检索技术来增强模型对长文档的理解能力。通过检索与问题相关的文档片段，模型可以更有效地聚焦于关键信息，从而提高回答问题的准确性。此外，论文还通过自动构建训练语料库的方式，降低了模型训练的成本。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 文档预处理：对文档进行清洗、分割等操作，提取文本、图像等模态的信息。2) 检索：根据问题，从文档中检索出相关的片段。3) 多模态融合：将检索到的文档片段和问题进行融合，形成模型的输入。4) 答案生成：模型根据融合后的输入，生成答案。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了检索增强的微调方法，并将其应用于多模态长文档的问答任务中。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用长文档中的信息，并生成更准确的答案。此外，自动构建训练语料库的方式也降低了训练成本。
关键设计：论文中自动构建训练语料库的具体方法未知。检索模块的具体实现方式未知。多模态融合的具体方法未知。损失函数和网络结构等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的检索增强微调方法在M-LongDoc基准上取得了显著的性能提升。与基线开源模型相比，该方法在模型响应的正确性方面实现了4.6%的相对改进。这一结果验证了该方法在多模态长文档理解方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，例如：金融文档分析、法律文档检索、医学报告解读等。通过自动化地理解和回答关于长文档的问题，可以大大提高工作效率，并为决策提供更准确的信息。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能化的文档处理和知识发现。
📄 摘要（原文）
The ability to understand and answer questions over documents can be useful in many business and practical applications. However, documents often contain lengthy and diverse multimodal contents such as texts, figures, and tables, which are very time-consuming for humans to read thoroughly. Hence, there is an urgent need to develop effective and automated methods to aid humans in this task. In this work, we introduce M-LongDoc, a benchmark of 851 samples, and an automated framework to evaluate the performance of large multimodal models. We further propose a retrieval-aware tuning approach for efficient and effective multimodal document reading. Compared to existing works, our benchmark consists of more recent and lengthy documents with hundreds of pages, while also requiring open-ended solutions and not just extractive answers. To our knowledge, our training framework is the first to directly address the retrieval setting for multimodal long documents. To enable tuning open-source models, we construct a training corpus in a fully automatic manner for the question-answering task over such documents. Experiments show that our tuning approach achieves a relative improvement of 4.6% for the correctness of model responses, compared to the baseline open-source models. Our data, code, and models are available at https://multimodal-documents.github.io.