相信很多大家對大模型理解復(fù)雜表格，字節(jié)&中科大出手了還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

只要一個大模型，就能解決打工人遇到的表格難題!

字節(jié)聯(lián)手中科大推出了一款統(tǒng)一表格理解大模型，可以以用戶友好的方式解決多種表格理解任務(wù)。

同時提出的還有一套開源測試基準，可以更好地評估模型在表格理解任務(wù)上的表現(xiàn)。

該模型名為TabPedia，利用多模態(tài)大模型，將不同處理表格任務(wù)的專有模型進行了整合。

在這之前，不同的任務(wù)都有獨立的模型和解決方案，單是找到適合的模型就是已經(jīng)很讓人頭疼。

而TabPedia通過概念協(xié)同（Concept Synergy）機制來實現(xiàn)多個任務(wù)、多種源信息的整合協(xié)作，打工人再也不用為找模型而煩惱了。

那么，這款新模型都能實現(xiàn)怎樣的效果呢?

無需裁剪識別多表格結(jié)構(gòu)

首先來看，在測試數(shù)據(jù)集上，TabPedia可以在不借助后處理算法的條件下，精準識別表格位置并直接生成無重疊的檢測框。

在判斷出表格位置的基礎(chǔ)之上，對于表格結(jié)構(gòu)識別任務(wù)，TabPedia可以繼續(xù)生成一系列連續(xù)的表格結(jié)構(gòu)元素以及相應(yīng)的檢測框。

不僅判斷準確，還有效地解決了標記語言（HTML或者Markdown）處理空間坐標的不足和非法語法潛在造成解析錯誤的弊端。

而且不再需要將表格從圖片中手動裁剪，研究者們借助大模型的理解能力，讓模型可以直接在原始文檔圖像中實現(xiàn)多表格實例的表格結(jié)構(gòu)識別。

值得一提的是，此類任務(wù)是由TabPedia團隊的作者首次提出的。

當然，只識別表格的位置和結(jié)構(gòu)是遠遠不夠的，而對于表格問答任務(wù)，TabPedia不僅可以給出正確的答案，同時還能基于表格的內(nèi)容給出相應(yīng)的理由。

實戰(zhàn)方面，面對多種不同的開放場景，TabPedia同樣表現(xiàn)優(yōu)異。

比如在論文中的表格檢測任務(wù)當中，TabPedia可以準確地檢測出圖像中的所有表格實例。

對于表格結(jié)構(gòu)識別能力，研究者們隨機選取了不同論文中的表格圖像，對于包含密集文本信息的表格結(jié)構(gòu)，依然預(yù)測出準確的結(jié)構(gòu)信息。

而在問答任務(wù)上，TabPedia仍然可以像在數(shù)據(jù)集測試中一樣，根據(jù)表格內(nèi)容和表格結(jié)構(gòu)信息，做出合理且正確的回答。

此外，為了更好地評估各種模型在現(xiàn)實世界表格圖像上的TQA性能，作者還構(gòu)建了一個復(fù)雜的TQA數(shù)據(jù)集（ComTQA）。

與現(xiàn)有的基準WTQ和TabFact相比，ComTQA具有更具挑戰(zhàn)性的問題，例如多個答案、數(shù)學計算和邏輯推理。

通過專家標注，作者們從大約1.5k張圖像中注釋了約9k個高質(zhì)量的表格問答對。該數(shù)據(jù)集的標注目前已經(jīng)在Huggingface開源。

那么，TabPedia具體是如何實現(xiàn)的呢?

高低分辨率分別訓練

如下圖所示，TabPedia包含兩個視覺編碼器以及各自的映射層，一個分詞器以及大語言模型。

在預(yù)訓練階段，TabPedia主要學習如何對齊視覺表征和語言模型的輸入空間;在微調(diào)階段，TabPedia進一步專注于視覺表格理解。

其中，高分辨率視覺編碼器用于2560x1920的高分辨文檔圖像，可以提供豐富的細粒度視覺信息;

低分辨率視覺編碼器為了保持整圖的結(jié)構(gòu)信息，編碼224x224的低分辨圖像。

為了更好地讓語言模型理解視覺信息，該工作沿襲了主流多模態(tài)大模型的對齊策略，設(shè)計了兩個簡單的映射層。

對于高分辨率支路的映射層，TabPedia采用2D的卷積層來聚合近鄰的視覺特征，同時有效地緩解視覺token數(shù)量冗余的現(xiàn)狀。

給定大量的視覺tokens以及文本指令的嵌入特征，TabPedia采用Vicuna-7B作為語言模型生成回答。

考慮到表格感知和理解任務(wù)之間的差異，TabPedia引入了Meditative Tokens M 來實現(xiàn)概念協(xié)同機制，它可以自適應(yīng)地激活不同區(qū)域的視覺tokens，并理解特定任務(wù)問題的意圖。

整體的輸入序列為 X = [Q;; V_l ;; V_h，; M]，其中，和都是可學習的特殊token，分別代表視覺tokens的開始、結(jié)束，以及區(qū)分不同分辨率的視覺tokens。

由于TabPedia和其它LLMs一樣執(zhí)行next token預(yù)測，因此僅需要簡單的交叉熵損失函數(shù)作為目標函數(shù)來優(yōu)化整個框架。

通過預(yù)訓練，TabPedia能夠很好地理解各種文檔圖像的文本和結(jié)構(gòu)，但無法根據(jù)指示執(zhí)行不同的表格理解任務(wù)。

為了增強模型的指令跟隨能力，該工作首先構(gòu)建了一個用于視覺表格理解的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

基于該數(shù)據(jù)集，研究者引入了四個與表格相關(guān)的任務(wù)，即表格檢測，表格結(jié)構(gòu)識別，表格查詢以及表格問答，來同步執(zhí)行感知和理解任務(wù)。

在該階段，LLM也參與訓練微調(diào)，進一步增強大模型的指令跟隨和視覺信息抓取的能力。

開源數(shù)據(jù)集與合成數(shù)據(jù)共同訓練

數(shù)據(jù)方面，TabPedia的全部數(shù)據(jù)來源于五個公開的表格數(shù)據(jù)集，包括PubTab1M、FinTabNet、 PubTabNet、WikiTableQuestions（WTQ）和TabFact，具體的數(shù)據(jù)使用情況如下圖所示:

同時，對于不同任務(wù)的指令設(shè)計，作者也給出了對應(yīng)的示例以便模型更好地理解。

其中最值得注意的是，表格檢測和表格結(jié)構(gòu)識別的任務(wù)擺脫了之前繁瑣的后處理的弊端，TabPedia直接可以預(yù)測無重疊的檢測框，高效率地輸出用戶需要的答案。

除此之外，研究者們進一步借助大模型的理解能力，克服之前工作需要將表格從原文檔中裁剪出來做結(jié)構(gòu)識別的流程，直接在原文檔圖像中實現(xiàn)多表格實例的表格結(jié)構(gòu)識別。

該任務(wù)為利用大語言模型實現(xiàn)更復(fù)雜的表格理解奠定了強有力的基礎(chǔ)。

對于表格問答任務(wù)，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)絕大多數(shù)是基于文本的表格中生成的，僅在背景顏色和字體大小存在變化，導致在現(xiàn)實世界的表格中泛化能力較差。此外，TQA數(shù)據(jù)的量級遠遠落后于其他任務(wù)。

為了克服這些障礙，研究者們利用開源多模態(tài)大模型，基于FinTabNet和PubTab1M中部分圖像數(shù)據(jù)生成了大量的TQA數(shù)據(jù)。

另外作者表示，盡管TabPedia已經(jīng)在視覺表格理解展現(xiàn)出強大的能力，仍然有很多未解決的挑戰(zhàn)激發(fā)研究者更深入的探索:

對于扭曲表格無法準確的理解和識別。該能力不足一方面源于訓練數(shù)據(jù)的不足，另一方面是對于表格結(jié)構(gòu)的表示采用了規(guī)則的矩形框。

目前的表格問答仍需要table-centic圖像，如何將其遷移到在原始文檔圖像直接問答也是一項挑戰(zhàn)性的工作。

增加表格單元格內(nèi)容識別可以提升模型對于表格內(nèi)容的理解以及細粒度信息的抓取能力。

總體來說，視覺表格理解任務(wù)依然有很多技術(shù)難點等待攻克。TabPedia初步探究了多模態(tài)大模型的表格理解能力，作者希望能對大家的研究有所幫助。

論文地址:

https://arxiv.org/abs/2406.01326

ComTQA數(shù)據(jù)集:

https://huggingface.co/datasets/ByteDance/ComTQA

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