Het bouwen en beter begrijpen van visie-taalmodellen: inzichten en toekomstige richtingen

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

August 22, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Het vakgebied van vision-language modellen (VLMs), die afbeeldingen en teksten als invoer nemen en teksten als uitvoer produceren, ontwikkelt zich snel en heeft nog geen consensus bereikt over verschillende cruciale aspecten van de ontwikkelingspijplijn, waaronder data, architectuur en trainingsmethoden. Dit artikel kan worden gezien als een tutorial voor het bouwen van een VLM. We beginnen met een uitgebreid overzicht van de huidige state-of-the-art benaderingen, waarbij we de sterke en zwakke punten van elk belichten, de belangrijkste uitdagingen in het veld bespreken en veelbelovende onderzoeksrichtingen voor onderbelichte gebieden suggereren. Vervolgens lopen we de praktische stappen door om Idefics3-8B te bouwen, een krachtig VLM dat zijn voorganger Idefics2-8B aanzienlijk overtreft, terwijl het efficiënt wordt getraind, uitsluitend op open datasets en met een eenvoudige pijplijn. Deze stappen omvatten de creatie van Docmatix, een dataset voor het verbeteren van documentbegrip, die 240 keer groter is dan eerder beschikbare datasets. We geven het model vrij, samen met de datasets die voor de training zijn gemaakt.

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.