Zero-Shot Prompting and Few-Shot Fine-Tuning: Revisiting Document Image Classification Using Large Language Models
作者: Anna Scius-Bertrand, Michael Jungo, Lars Vögtlin, Jean-Marc Spat, Andreas Fischer
分类: cs.CV
发布日期: 2024-12-18
备注: ICPR 2024
期刊: International Conference on Pattern Recognition - ICPR 2024, pp 152-166. Cham: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-78495-8_10
💡 一句话要点
利用大语言模型，探索零样本提示与少样本微调在文档图像分类中的应用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文档图像分类 大型语言模型 零样本学习 少样本学习 提示工程 模型微调 文档理解
📋 核心要点
- 文档图像分类依赖大量标注数据，现有方法在RVL-CDIP等数据集上虽表现良好，但对数据依赖性高。
- 论文探索利用LLM的少样本学习能力，通过零样本提示和少样本微调，降低对人工标注数据的需求。
- 研究旨在探索在文档图像分类任务中，如何有效利用LLM，减少对大量训练数据的依赖，提升模型泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文研究了如何利用大型语言模型（LLM）解决文档图像分类问题，旨在尽可能减少对人工标注训练样本的需求。文档图像分类是一个具有挑战性的问题，它涉及图像、布局和文本分析，以实现文档理解。尽管如此，对于某些基准数据集，特别是RVL-CDIP，当考虑数十万个训练样本时，现有技术水平正接近完美的性能。随着大型语言模型（LLM）的出现，它们是优秀的少样本学习器，问题在于，仅使用少量甚至没有训练样本，文档分类问题可以在多大程度上得到解决。本文在零样本提示和少样本模型微调的背景下探讨了这个问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决文档图像分类问题，现有方法虽然在特定数据集上取得了不错的成果，但严重依赖大量的标注数据，这在实际应用中成本很高，限制了模型的泛化能力。因此，如何减少对大量标注数据的依赖，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的少样本学习能力，通过零样本提示和少样本微调，使模型能够在少量甚至没有标注数据的情况下，完成文档图像分类任务。这种方法旨在降低对人工标注数据的需求，提高模型的实用性和泛化能力。
技术框架：论文主要探索了两种方法：零样本提示和少样本微调。在零样本提示中，直接将文档图像的描述作为提示输入LLM，让LLM直接给出分类结果。在少样本微调中，使用少量标注数据对LLM进行微调，使其更好地适应文档图像分类任务。整体流程包括数据预处理、提示构建（零样本）或数据增强（少样本）、LLM推理或微调、以及结果评估。
关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于文档图像分类任务，并探索了零样本提示和少样本微调两种策略。与传统方法相比，这种方法能够显著减少对标注数据的依赖，并且具有更好的泛化能力。此外，论文还研究了不同提示策略和微调方法对模型性能的影响。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对文档图像特点的提示工程，例如使用文档类型、布局等信息构建提示；2) 选择合适的LLM作为基础模型，例如具有强大文本理解和生成能力的模型；3) 设计有效的少样本微调策略，例如使用数据增强技术扩充训练数据，或者使用特定的损失函数优化模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点探索了零样本提示和少样本微调在文档图像分类上的效果，旨在减少对大量标注数据的依赖。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了利用LLM在少样本学习方面的潜力，为未来的研究方向提供了思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化文档处理、智能办公、金融风控等领域。通过减少对大量标注数据的依赖，可以降低文档图像分类的成本，提高效率。未来，该方法有望应用于更复杂的文档理解任务，例如信息抽取、问答等。
📄 摘要（原文）
Classifying scanned documents is a challenging problem that involves image, layout, and text analysis for document understanding. Nevertheless, for certain benchmark datasets, notably RVL-CDIP, the state of the art is closing in to near-perfect performance when considering hundreds of thousands of training samples. With the advent of large language models (LLMs), which are excellent few-shot learners, the question arises to what extent the document classification problem can be addressed with only a few training samples, or even none at all. In this paper, we investigate this question in the context of zero-shot prompting and few-shot model fine-tuning, with the aim of reducing the need for human-annotated training samples as much as possible.