Costruzione e migliore comprensione dei modelli visione-linguaggio: approfondimenti e direzioni future

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

August 22, 2024

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

cs.AI

Abstract

Il campo dei modelli visione-linguaggio (VLMs), che prendono immagini e testi come input e restituiscono testi in output, è in rapida evoluzione e non ha ancora raggiunto un consenso su diversi aspetti chiave della pipeline di sviluppo, inclusi dati, architettura e metodi di addestramento. Questo articolo può essere considerato un tutorial per la costruzione di un VLM. Iniziamo fornendo una panoramica completa degli approcci più avanzati attualmente disponibili, evidenziando i punti di forza e le debolezze di ciascuno, affrontando le principali sfide del campo e suggerendo direzioni di ricerca promettenti per aree ancora poco esplorate. Successivamente, illustriamo i passaggi pratici per costruire Idefics3-8B, un potente VLM che supera significativamente il suo predecessore Idefics2-8B, pur essendo addestrato in modo efficiente, esclusivamente su dataset aperti e utilizzando una pipeline semplice. Questi passaggi includono la creazione di Docmatix, un dataset progettato per migliorare le capacità di comprensione dei documenti, che è 240 volte più grande rispetto ai dataset precedentemente disponibili. Rilasciamo il modello insieme ai dataset creati per il suo addestramento.

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.