Aufbau und besseres Verständnis von Bild-Sprach-Modellen: Erkenntnisse und zukünftige Richtungen

Building and better understanding vision-language models: insights and future directions

August 22, 2024

Autoren: Hugo Laurençon, Andrés Marafioti, Victor Sanh, Léo Tronchon

cs.AI

Zusammenfassung

Das Feld der Vision-Language-Modelle (VLMs), die Bilder und Texte als Eingabe erhalten und Texte ausgeben, entwickelt sich rasant weiter und hat noch keine Einigkeit zu mehreren Schlüsselfragen des Entwicklungsprozesses erzielt, darunter Daten, Architektur und Trainingsmethoden. Dieses Papier kann als Anleitung zum Aufbau eines VLMs betrachtet werden. Wir beginnen mit einer umfassenden Übersicht über die aktuellen State-of-the-Art-Ansätze, heben die Stärken und Schwächen jedes Ansatzes hervor, gehen auf die Hauptprobleme in diesem Bereich ein und schlagen vielversprechende Forschungsrichtungen für unteruntersuchte Bereiche vor. Anschließend führen wir die praktischen Schritte zum Aufbau von Idefics3-8B durch, einem leistungsstarken VLM, das seinen Vorgänger Idefics2-8B signifikant übertrifft, während es effizient trainiert wird, ausschließlich auf offenen Datensätzen basiert und eine unkomplizierte Pipeline verwendet. Diese Schritte umfassen die Erstellung von Docmatix, einem Datensatz zur Verbesserung der Dokumentenverständnisfähigkeiten, der 240-mal größer ist als zuvor verfügbare Datensätze. Wir veröffentlichen das Modell zusammen mit den für sein Training erstellten Datensätzen.

English

The field of vision-language models (VLMs), which take images and texts as inputs and output texts, is rapidly evolving and has yet to reach consensus on several key aspects of the development pipeline, including data, architecture, and training methods. This paper can be seen as a tutorial for building a VLM. We begin by providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art approaches, highlighting the strengths and weaknesses of each, addressing the major challenges in the field, and suggesting promising research directions for underexplored areas. We then walk through the practical steps to build Idefics3-8B, a powerful VLM that significantly outperforms its predecessor Idefics2-8B, while being trained efficiently, exclusively on open datasets, and using a straightforward pipeline. These steps include the creation of Docmatix, a dataset for improving document understanding capabilities, which is 240 times larger than previously available datasets. We release the model along with the datasets created for its training.