Harnessing PDF Data for Improving Japanese Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2502.14778v2 📥 PDF

作者: Jeonghun Baek, Akiko Aizawa, Kiyoharu Aizawa

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-05-31)

备注: Accepted to ACL2025 Findings. Code: https://github.com/ku21fan/PDF-JLMM

期刊: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025

DOI: 10.18653/v1/2025.findings-acl.108

💡 一句话要点

利用PDF数据增强日语大型多模态模型，提升日语文化知识理解能力

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

关键词: 日语多模态模型 PDF数据挖掘 视觉-语言配对 指令学习 自动化数据生成

📋 核心要点

  1. 现有的日语LMMs依赖翻译的英语数据集，无法充分捕捉日本文化知识，限制了其性能。
  2. 论文提出利用日语PDF数据，构建全自动流程提取图像-文本对，并生成指令数据，无需人工标注。
  3. 实验结果表明，使用PDF衍生数据训练的日语LMMs在Heron-Bench上性能提升2.1%至13.8%。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型(LMMs)在英语方面表现出色，但由于缺乏高质量的训练数据，其在日语方面的有效性仍然有限。目前的日语LMMs通常依赖于翻译的英语数据集，限制了它们捕捉日本特定文化知识的能力。为了解决这个问题，我们探索了日语PDF数据作为训练资源的潜力，这是一个很大程度上未被充分利用的领域。我们引入了一个全自动化的流程，该流程利用预训练模型通过布局分析、OCR和视觉-语言配对从PDF中提取图像-文本对，从而消除了手动注释的需要。此外，我们从提取的图像-文本对构建指令数据，以丰富训练数据。为了评估PDF衍生数据的有效性，我们训练了日语LMMs，并在Japanese LMM Benchmark上评估了它们的性能。我们的结果表明了显著的改进，在Heron-Bench上的性能提升范围为2.1%到13.8%。进一步的分析突出了PDF衍生数据对各种因素的影响，例如模型大小和语言模型，从而加强了其作为日语LMMs多模态资源的价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有日语大型多模态模型（LMMs）的训练数据不足，尤其缺乏高质量的、包含日本文化知识的日语数据。现有方法依赖翻译的英文数据集，无法有效提升模型对日语文化背景的理解能力。因此，如何获取高质量的日语多模态训练数据成为关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大量未被充分利用的日语PDF文档作为训练数据来源。通过自动化流程从PDF文档中提取图像-文本对，并构建指令数据，从而无需人工标注即可获得高质量的训练数据，提升日语LMMs的性能。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) PDF解析：使用预训练模型进行布局分析，识别PDF文档中的文本和图像区域。2) OCR：对图像区域进行光学字符识别，将图像转换为文本。3) 视觉-语言配对：将提取的图像和文本进行配对，形成图像-文本对。4) 指令数据生成：利用图像-文本对构建指令数据，用于指导模型的训练。5) 模型训练：使用生成的训练数据训练日语LMMs。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种全自动化的流程，能够从大量的日语PDF文档中提取高质量的图像-文本对，并生成指令数据，从而无需人工标注即可获得大规模的训练数据。这为解决日语LMMs训练数据不足的问题提供了一种有效途径。

关键设计：在PDF解析阶段，选择合适的预训练模型至关重要，需要考虑模型的准确性和效率。在视觉-语言配对阶段，需要设计合理的策略，确保图像和文本之间的对应关系。在指令数据生成阶段，需要设计合适的指令模板，以引导模型学习特定的任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用PDF衍生数据训练的日语LMMs在Japanese LMM Benchmark的Heron-Bench上取得了显著的性能提升，提升幅度为2.1%到13.8%。该结果验证了PDF数据作为日语LMMs训练资源的有效性，并表明该方法能够显著提升模型对日语文化知识的理解能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升日语多模态模型的性能，使其更好地理解和生成日语内容。潜在应用领域包括：日语文档理解、日语图像描述、日语视觉问答、以及更智能的日语人机交互系统。该方法降低了日语多模态数据获取的成本，促进了相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Models (LMMs) have demonstrated strong performance in English, but their effectiveness in Japanese remains limited due to the lack of high-quality training data. Current Japanese LMMs often rely on translated English datasets, restricting their ability to capture Japan-specific cultural knowledge. To address this, we explore the potential of Japanese PDF data as a training resource, an area that remains largely underutilized. We introduce a fully automated pipeline that leverages pretrained models to extract image-text pairs from PDFs through layout analysis, OCR, and vision-language pairing, removing the need for manual annotation. Additionally, we construct instruction data from extracted image-text pairs to enrich the training data. To evaluate the effectiveness of PDF-derived data, we train Japanese LMMs and assess their performance on the Japanese LMM Benchmark. Our results demonstrate substantial improvements, with performance gains ranging from 2.1% to 13.8% on Heron-Bench. Further analysis highlights the impact of PDF-derived data on various factors, such as model size and language models, reinforcing its value as a multimodal resource for Japanese LMMs.