多模態(tài)文檔理解能力新SOTA！

阿里mPLUG團(tuán)隊(duì)發(fā)布最新開(kāi)源工作mPLUG-DocOwl 1.5，針對(duì)高分辨率圖片文字識(shí)別、通用文檔結(jié)構(gòu)理解、指令遵循、外部知識(shí)引入四大挑戰(zhàn)，提出了一系列解決方案。

話不多說(shuō)，先來(lái)看效果。

復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖表一鍵識(shí)別轉(zhuǎn)換為Markdown格式：

不同樣式的圖表都可以：

更細(xì)節(jié)的文字識(shí)別和定位也能輕松搞定：

還能對(duì)文檔理解給出詳細(xì)解釋：

要知道，“文檔理解”目前是大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)落地的一個(gè)重要場(chǎng)景，市面上有很多輔助文檔閱讀的產(chǎn)品，有的主要通過(guò)OCR系統(tǒng)進(jìn)行文字識(shí)別，配合LLM進(jìn)行文字理解可以達(dá)到不錯(cuò)的文檔理解能力。

不過(guò)，由于文檔圖片類別多樣、文字豐富且排版復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)圖表、信息圖、網(wǎng)頁(yè)等結(jié)構(gòu)復(fù)雜圖片的通用理解。

當(dāng)前爆火的多模態(tài)大模型QwenVL-Max、Gemini, Claude3、GPT4V都具備很強(qiáng)的文檔圖片理解能力，然而開(kāi)源模型在這個(gè)方向上的進(jìn)展緩慢。

而阿里新研究mPLUG-DocOwl 1.5在10個(gè)文檔理解基準(zhǔn)上拿下SOTA，5個(gè)數(shù)據(jù)集上提升超過(guò)10個(gè)點(diǎn)，部分?jǐn)?shù)據(jù)集上超過(guò)智譜17.3B的CogAgent，在DocVQA上達(dá)到82.2的效果。

除了具備基準(zhǔn)上簡(jiǎn)單回答的能力，通過(guò)少量“詳細(xì)解釋”（reasoning）數(shù)據(jù)的微調(diào)，DocOwl 1.5-Chat也能具備多模態(tài)文檔領(lǐng)域詳細(xì)解釋的能力，具有很大的應(yīng)用潛力。

阿里mPLUG團(tuán)隊(duì)從2023年7月份開(kāi)始投入多模態(tài)文檔理解的研究，陸續(xù)發(fā)布了mPLUG-DocOwl、 UReader、mPLUG-PaperOwl、mPLUG-DocOwl 1.5，開(kāi)源了一系列文檔理解大模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

本文從最新工作mPLUG-DocOwl 1.5出發(fā)，剖析“多模態(tài)文檔理解”領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)和有效解決方案。

挑戰(zhàn)一：高分辨率圖片文字識(shí)別

區(qū)分于一般圖片，文檔圖片的特點(diǎn)在于形狀大小多樣化，其可以包括A4大小的文檔圖、短而寬的表格圖、長(zhǎng)而窄的手機(jī)網(wǎng)頁(yè)截圖以及隨手拍攝的場(chǎng)景圖等等，分辨率的分布十分廣泛。

主流的多模態(tài)大模型編碼圖片時(shí)，往往直接縮放圖片的大小，例如mPLUG-Owl2和QwenVL縮放到448x448，LLaVA 1.5縮放到336x336。

簡(jiǎn)單的縮放文檔圖片會(huì)導(dǎo)致圖片中的文字模糊形變從而不可辨認(rèn)。

為了處理文檔圖片，mPLUG-DocOwl 1.5延續(xù)了其前序工作UReader的切圖做法，模型結(jié)構(gòu)如圖1所示：

△圖1：DocOwl 1.5模型結(jié)構(gòu)圖

UReader最早提出在已有多模態(tài)大模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)無(wú)參數(shù)的形狀適應(yīng)切圖模塊（Shape-adaptive Cropping Module）得到一系列子圖，每張子圖通過(guò)低分辨率編碼器進(jìn)行編碼，最后通過(guò)語(yǔ)言模型關(guān)聯(lián)子圖直接的語(yǔ)義。

該切圖策略可以最大程度利用已有通用視覺(jué)編碼器（例如CLIP ViT-14/L）的能力進(jìn)行文檔理解，大大減少重新訓(xùn)練高分辨率視覺(jué)編碼器的代價(jià)。形狀適應(yīng)的切圖模塊如圖2所示：

△圖2：形狀適應(yīng)的切圖模塊。

挑戰(zhàn)二：通用文檔結(jié)構(gòu)理解

對(duì)于不依賴OCR系統(tǒng)的文檔理解來(lái)說(shuō)，識(shí)別文字是基本能力，要實(shí)現(xiàn)文檔內(nèi)容的語(yǔ)義理解、結(jié)構(gòu)理解十分重要，例如理解表格內(nèi)容需要理解表頭和行列的對(duì)應(yīng)關(guān)系，理解圖表需要理解線圖、柱狀圖、餅圖等多樣化結(jié)構(gòu)，理解合同需要理解日期署名等多樣化的鍵值對(duì)。

mPLUG-DocOwl 1.5著力于解決通用文檔等結(jié)構(gòu)理解能力，通過(guò)模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和訓(xùn)練任務(wù)的增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)了顯著更強(qiáng)的通用文檔理解能力。

結(jié)構(gòu)方面，如圖1所示，mPLUG-DocOwl 1.5放棄了mPLUG-Owl/mPLUG-Owl2中Abstractor的視覺(jué)語(yǔ)言連接模塊，采用基于“卷積+全連接層”的H-Reducer進(jìn)行特征聚合以及特征對(duì)齊。

相比于基于learnable queries的Abstractor，H-Reducer保留了視覺(jué)特征之間的相對(duì)位置關(guān)系，更好的將文檔結(jié)構(gòu)信息傳遞給語(yǔ)言模型。

相比于保留視覺(jué)序列長(zhǎng)度的MLP，H-Reducer通過(guò)卷積大幅縮減了視覺(jué)特征數(shù)量，使得LLM可以更高效地理解高分辨率文檔圖片。

考慮到大部分文檔圖片中文字優(yōu)先水平排布，水平方向的文字語(yǔ)義具有連貫性，H-Reducer中采用1x4的卷積形狀和步長(zhǎng)。論文中，作者通過(guò)充分的對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了H-Reducer在結(jié)構(gòu)理解方面的優(yōu)越性以及1x4是更通用的聚合形狀。

訓(xùn)練任務(wù)方面，mPLUG-DocOwl 1.5為所有類型的圖片設(shè)計(jì)了統(tǒng)一結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)（Unified Structure Learning）任務(wù)，如圖3所示。

△圖3：統(tǒng)一結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)

Unified Structure Learning既包括了全局的圖片文字解析，又包含了多粒度的文字識(shí)別和定位。

在全局圖片文字解析任務(wù)中，對(duì)于文檔圖片和網(wǎng)頁(yè)圖片，采用空格和換行的形式可以最通用地表示文字的結(jié)構(gòu)；對(duì)于表格，作者在Markdown語(yǔ)法的基礎(chǔ)上引入表示多行多列的特殊字符，兼顧了表格表示的簡(jiǎn)潔性和通用性；對(duì)于圖表，考慮到圖表是表格數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)，作者同樣采用Markdown形式的表格作為圖表的解析目標(biāo)；對(duì)于自然圖，語(yǔ)義描述和場(chǎng)景文字同等重要，因此采用圖片描述拼接場(chǎng)景文字的形式作為解析目標(biāo)。

在“文字識(shí)別和定位”任務(wù)中，為了更貼合文檔圖片理解，作者設(shè)計(jì)了單詞、詞組、行、塊四種粒度的文字識(shí)別和定位，bounding box采用離散化的整數(shù)數(shù)字表示，范圍0-999。

為了支持統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，作者構(gòu)建了一個(gè)全面的訓(xùn)練集DocStruct4M，涵蓋了文檔/網(wǎng)頁(yè)、表格、圖表、自然圖等不同類型的圖片。

經(jīng)過(guò)統(tǒng)一結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，DocOwl 1.5具備多領(lǐng)域文檔圖片的結(jié)構(gòu)化解析和文字定位能力。

△圖4: 結(jié)構(gòu)化文字解析

如圖4和圖5所示：

△圖5: 多粒度文字識(shí)別和定位

挑戰(zhàn)三：指令遵循

“指令遵循”（Instruction Following）要求模型基于基礎(chǔ)的文檔理解能力，根據(jù)用戶的指令執(zhí)行不同的任務(wù)，例如信息抽取、問(wèn)答、圖片描述等。

延續(xù)mPLUG-DocOwl的做法，DocOwl 1.5將多個(gè)下游任務(wù)統(tǒng)一為指令問(wèn)答的形式，在統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)之后，通過(guò)多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的形式得到一個(gè)文檔領(lǐng)域的通用模型（generalist）。

此外，為了使得模型具備詳細(xì)解釋的能力，mPLUG-DocOwl曾嘗試引入純文本指令微調(diào)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，有一定效果但并不理想。

在DocOwl 1.5中，作者基于下游任務(wù)的問(wèn)題，通過(guò)GPT3.5以及GPT4V構(gòu)建了少量的詳細(xì)解釋數(shù)據(jù)（DocReason25K）。

通過(guò)聯(lián)合文檔下游任務(wù)和DocReason25K進(jìn)行訓(xùn)練，DocOwl 1.5-Chat既可以在基準(zhǔn)上實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的效果：

△圖6：文檔理解Benchmark評(píng)測(cè)

又能給出詳細(xì)的解釋：

△圖7：文檔理解詳細(xì)解釋

挑戰(zhàn)四：外部知識(shí)引入

文檔圖片由于信息的豐富性，進(jìn)行理解的時(shí)候往往需要額外的知識(shí)引入，例如特殊領(lǐng)域的專業(yè)名詞及其含義等等。

為了研究如何引入外部知識(shí)進(jìn)行更好的文檔理解，mPLUG團(tuán)隊(duì)著手于論文領(lǐng)域提出了mPLUG-PaperOwl，構(gòu)建了一個(gè)高質(zhì)量論文圖表分析數(shù)據(jù)集M-Paper，涉及447k的高清論文圖表。

該數(shù)據(jù)中為論文中的圖表提供了上下文作為外部知識(shí)來(lái)源，并且設(shè)計(jì)了“要點(diǎn)”（outline）作為圖表分析的控制信號(hào)，幫助模型更好地把握用戶的意圖。

基于UReader，作者在M-Paper上微調(diào)得到mPLUG-PaperOwl，展現(xiàn)了初步的論文圖表分析能力，如圖8所示。

△圖8：論文圖表分析

mPLUG-PaperOwl目前只是引入外部知識(shí)進(jìn)文檔理解的初步嘗試，仍然面臨著領(lǐng)域局限性、知識(shí)來(lái)源單一等問(wèn)題需要進(jìn)一步解決。

總的來(lái)說(shuō)，本文從最近發(fā)布的7B最強(qiáng)多模態(tài)文檔理解大模型mPLUG-DocOwl 1.5出發(fā)，總結(jié)了不依賴OCR的情況下，進(jìn)行多模態(tài)文檔理解的關(guān)鍵四個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)（“高分辨率圖片文字識(shí)別”，“通用文檔結(jié)構(gòu)理解”，“指令遵循”， “外部知識(shí)引入” ）和阿里巴巴mPLUG團(tuán)隊(duì)給出的解決方案。

盡管mPLUG-DocOwl 1.5大幅提升了開(kāi)源模型的文檔理解表現(xiàn)，其距離閉源大模型以及現(xiàn)實(shí)需求仍然有較大差距，在自然場(chǎng)景中文字識(shí)別、數(shù)學(xué)計(jì)算、通用型等方面仍然有進(jìn)步空間。

mPLUG團(tuán)隊(duì)會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化DocOwl的性能并進(jìn)行開(kāi)源，歡迎大家持續(xù)關(guān)注和友好討論！

GitHub鏈接：https://github.com/X-PLUG/mPLUG-DocOwl
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.12895