通用文档理解新SOTA，多模态大模型TextMonkey来了

AI-Agent9个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

【关键词】 TextMonkey、多模态、视觉问答、文档VQA、技术变革

华中科技大学和金山的研究人员在多模态大模型Monkey的基础上提出了TextMonkey，这是一个专注于文本相关任务的多模态大模型。TextMonkey在多个场景文本和文档的测试基准中处于国际领先地位，有潜力带来办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业应用领域的技术变革。

TextMonkey相较于Monkey在多个方面进行了改进。首先，通过采用零初始化的Shifted Window Attention，TextMonkey实现了更高输入分辨率下的窗口间信息交互。其次，通过使用相似性过滤出重要的图像特征，TextMonkey能够简化输入并提高模型性能。此外，TextMonkey通过扩展多个文本相关任务并将位置信息纳入回答，增强了可解释性并减少了幻觉。微调后的TextMonkey还具备APP Agent中理解用户指令并点击相应位置的能力，展现了其下游应用的巨大潜力。

TextMonkey的核心在于模拟人类视觉认知的方法，使其能够识别高清文档图像中各部分的相互关联，并灵敏地鉴别图像内的关键要素。TextMonkey通过文本定位技术强化了答案的准确性，提升了模型的解释性，减少了幻觉，有效提高了处理各类文档任务上的表现。

TextMonkey采用了Shifted Window Attention、Token Resampler和多任务训练等方法。Shifted Window Attention通过滑动窗口注意力机制建立块与块之间的上下文联系，解决了图像切分为小块带来的问题。Token Resampler通过计算图像token的相似度，过滤得到最重要的K个token，进一步融合所有特征。多任务训练使TextMonkey支持多个文本相关任务，增强了模型的可解释性。

实验结果表明，TextMonkey在各种基准数据集上的性能得到了显著提升。在场景文本为中心的视觉问答、文档VQA和关键信息抽取任务中分别取得了5.2%、6.9%和2.8%的准确率增长。特别是在OCRBench上获得了561的得分，超越了此前所有已开源的多模态大模型。

TextMonkey在场景图像和文档图像中都能准确定位和识别文本。此外，它在多种场景下展示了识别、理解和定位文本信息的能力。在智能手机应用程序的Agent代理方面，TextMonkey在Rico数据集上进行微调后，能够理解用户意图并点击相应的图标，表明了其作为App Agent的巨大潜力。

总结来说，TextMonkey在Monkey的基础上增强了图像间的跨窗口交互，有效缓解了视觉信息碎片化问题。通过提出过滤融合策略减少图像特征长度，减少了输入到大语言模型中冗余的视觉token数量。实验表明，分辨率不是越大越好，不合理的提高模型分辨率策略有时会给模型带来负面影响。TextMonkey在多个文本相关的测试基准中处于国际领先，为通用文档理解带来曙光，有潜力促进办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业的技术变革。