Construyendo y mejorando modelos de visión-lenguaje: ideas y direcciones futuras

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

August 22, 2024

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

cs.AI

Resumen

El campo de los modelos visión-lenguaje (VLMs), que toman imágenes y textos como entradas y producen textos como salida, está evolucionando rápidamente y aún no ha alcanzado un consenso sobre varios aspectos clave del proceso de desarrollo, incluidos los datos, la arquitectura y los métodos de entrenamiento. Este artículo puede considerarse como un tutorial para construir un VLM. Comenzamos proporcionando una visión general exhaustiva de los enfoques actuales más avanzados, destacando las fortalezas y debilidades de cada uno, abordando los principales desafíos en el campo y sugiriendo direcciones de investigación prometedoras para áreas poco exploradas. Luego, detallamos los pasos prácticos para construir Idefics3-8B, un potente VLM que supera significativamente a su predecesor Idefics2-8B, siendo entrenado de manera eficiente, exclusivamente en conjuntos de datos abiertos y utilizando un proceso directo. Estos pasos incluyen la creación de Docmatix, un conjunto de datos para mejorar las capacidades de comprensión de documentos, que es 240 veces más grande que los conjuntos de datos disponibles anteriormente. Publicamos el modelo junto con los conjuntos de datos creados para su entrenamiento.

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.