Визуальные документы: как обучить ИИ понимать суть?

Автор: Денис Аветисян

Новый метод VERSE позволяет исследовать и улучшать способность искусственного интеллекта к анализу документов с изображениями, выявляя слабые места в обучении и предлагая стратегии для их устранения.

Методология VERSE анализирует данные валидационной выборки MERIT посредством визуальных энкодеров, преобразуя их в многомерные вложения, которые затем редуцируются для повышения интерпретируемости модели, при этом наложение визуальных признаков и оценок F1 обеспечивает более глубокое понимание принципов её работы.

VERSE: методология снижения размерности визуальных представлений и исследования пространства вкладок для улучшения обучения моделей, работающих с визуально насыщенными документами.

Несмотря на успехи моделей «зрение-язык» в обработке визуально насыщенных документов, их внутренние механизмы часто остаются непрозрачными. В данной работе представлена методология ‘VERSE: Visual Embedding Reduction and Space Exploration. Clustering-Guided Insights for Training Data Enhancement in Visually-Rich Document Understanding’, позволяющая анализировать и улучшать работу таких моделей путем исследования пространства визуальных вложений и целенаправленной генерации синтетических данных. Показано, что применение VERSE позволяет выявлять проблемные области в обучении и существенно повышать производительность моделей, вплоть до превосходства над коммерческими SaaS-решениями. Какие еще скрытые возможности кроются в пространстве визуальных вложений и как их можно использовать для создания более надежных и эффективных систем понимания документов?

Иллюзия Понимания: Почему OCR Теряет Битву за Документы

Традиционные методы оптического распознавания символов (OCR) часто оказываются неэффективными при работе с реальными документами из-за их внутренней сложности и разнообразия. В отличие от идеально структурированных текстов, документы, полученные в результате сканирования или фотографии, могут содержать искажения, нечеткие изображения, различную ориентацию текста, сложные макеты и рукописные элементы. Эти факторы значительно усложняют процесс точного извлечения информации, приводя к ошибкам и снижению производительности систем визуального понимания документов (VrDU). Неспособность эффективно обрабатывать подобные вариации ограничивает возможности автоматизации процессов, требующих извлечения данных из неструктурированных или полуструктурированных документов, таких как счета, формы, контракты и другие важные документы.

Растущий объём сканированных документов и цифровых форм создает острую потребность в более надежных и адаптивных решениях для понимания документов. Современные организации сталкиваются с лавиной данных, поступающих из различных источников — от архивных бумаг до онлайн-анкет. Традиционные методы обработки, основанные на оптическом распознавании символов, часто оказываются неспособными справиться с разнообразием форматов, качеством изображений и сложностью структуры этих документов. Поэтому, разработка интеллектуальных систем, способных не только извлекать текст, но и понимать его контекст, взаимосвязи и смысл, становится критически важной для автоматизации бизнес-процессов, повышения эффективности работы и обеспечения доступа к информации.

Визуальные признаки документов, спроецированные на RES Donut, демонстрируют различия в распределении таких параметров, как количество столбцов, тип разметки, число вертикальных информационных блоков, сложность таблиц, соотношение высоты строки к высоте изображения (масштаб), вертикальное и горизонтальное положение таблиц, вертикальная плотность и наличие сетки, а также соотношение ширины строки к ширине изображения (масштаб).

Зрение и Язык: Новый Взгляд на Интеллект Документов

Визуально-языковые модели (VLM) представляют собой перспективную альтернативу традиционным методам анализа документов благодаря интеграции визуальной и текстовой информации. В отличие от подходов, обрабатывающих изображение и текст раздельно, VLM позволяют осуществлять комплексное понимание содержимого документа, учитывая взаимосвязь между визуальными элементами (таблицы, диаграммы, изображения) и текстовым контекстом. Это обеспечивает более точное извлечение информации, классификацию документов и выполнение других задач, требующих глубокого семантического анализа, поскольку модель способна учитывать визуальное оформление и структуру документа в процессе обработки.

Модели Donut, Idefics2 и PaliGemma демонстрируют перспективность сквозных (end-to-end) и эффективных моделей, объединяющих зрение и язык (Vision-Language Models или VLMs) для анализа документов. Donut использует архитектуру Transformer для обработки изображений документов напрямую, преобразуя их в текст. Idefics2, также основанная на Transformer, способна обрабатывать как изображения, так и текст, обеспечивая более комплексное понимание содержимого документов. PaliGemma, в свою очередь, использует визуальный энкодер SigLIP, что позволяет ей эффективно извлекать визуальную информацию из документов и интегрировать ее с текстовыми данными. Все три модели демонстрируют способность решать различные задачи анализа документов, включая распознавание текста, извлечение информации и классификацию, при этом требуя относительно небольшого количества вычислительных ресурсов.

Визуальный энкодер SigLIP является ключевым компонентом в современных моделях, таких как PaliGemma и Idefics2, обеспечивая улучшенную обработку визуальной информации. SigLIP использует архитектуру, оптимизированную для понимания изображений в контексте документов, что позволяет моделям более эффективно извлекать и интерпретировать визуальные элементы, такие как таблицы, диаграммы и рукописный текст. В отличие от традиционных подходов, SigLIP интегрируется непосредственно в процесс обработки документов, позволяя модели одновременно анализировать визуальный и текстовый контент, что повышает точность и эффективность анализа документов.

Для получения единого визуального представления для каждого изображения используется pipeline, включающий в себя проекцию визуальных и текстовых представлений с помощью легковесной MLP для моделей Donut, PaliGemma и LLaVA, и более сложный механизм проекции внутри vision encoder для Idefics2, при этом визуальные представления извлекаются из выхода vision block для обеспечения согласованности между моделями.

VERSE: Разбираем Внутренний Мир Визуальных Представлений

Методология VERSE (Visual Embedding Reduction and Space Exploration) представляет собой комплексный подход к анализу структуры визуальных эмбеддингов, генерируемых визуальными языковыми моделями (VLM). Она позволяет исследовать, как модели представляют визуальную информацию в векторном пространстве, и выявлять закономерности в этих представлениях. VERSE включает в себя применение методов снижения размерности, таких как анализ главных компонент (PCA), для упрощения визуализации и интерпретации эмбеддингов, а также количественную оценку качества кластеризации в полученном пространстве сниженной размерности. Основная цель VERSE — предоставить инструменты для понимания и оценки способности моделей VLM к эффективному представлению и организации визуальных данных.

Методология VERSE использует методы понижения размерности, такие как анализ главных компонент (PCA), для преобразования визуальных эмбеддингов высокой размерности в Reduced Embedding Space. Этот процесс позволяет упростить интерпретацию структуры данных, представленных визуальными эмбеддингами, за счет сокращения количества параметров, необходимых для их представления. Понижение размерности не приводит к потере существенной информации, а позволяет выделить наиболее значимые признаки, облегчая дальнейший анализ и визуализацию данных в Reduced Embedding Space.

Оценка качества кластеризации в пространстве пониженной размерности (Reduced Embedding Space), полученном с помощью VERSE, осуществляется посредством метрики Silhouette Score. Более высокие значения Silhouette Score, наблюдаемые у моделей Donut и Idefics2, свидетельствуют о более четкой внутренней структуре визуальных представлений и, следовательно, о лучшем понимании модели структуры документа. В отличие от них, модели PaliGemma и LLaVA демонстрируют более низкие значения Silhouette Score, что указывает на менее организованное и, возможно, менее информативное представление визуальных данных о структуре документа.

Аугментация данных, включающая изменение уровня масштабирования (Zoom Level), является критически важным этапом обучения моделей, обеспечивающим их устойчивость и способность к обобщению. Изменение масштаба изображений в процессе обучения позволяет модели стать менее чувствительной к размеру объектов на изображениях и более эффективно извлекать значимые признаки. Это особенно важно для задач, где объекты могут варьироваться по размеру и положению в кадре. Применение аугментации данных, в частности, изменения уровня масштабирования, позволяет модели эффективно справляться с вариативностью входных данных и повышает её производительность на новых, ранее не встречавшихся данных.

Анализ данных обучения показал, что добавление в обучающую выборку примеров с низким уровнем масштабирования и двумя таблицами (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">B</span> область) позволяет улучшить производительность Idefics2 в проблемной области, не ухудшая при этом обобщающую способность на остальных конфликтных областях (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">A</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">C</span>). — Анализ данных обучения показал, что добавление в обучающую выборку примеров с низким уровнем масштабирования и двумя таблицами ( $B$ область) позволяет улучшить производительность Idefics2 в проблемной области, не ухудшая при этом обобщающую способность на остальных конфликтных областях ( $A$ и $C$ ).

Проверка Реальностью: Данные MERIT и За гранью

Набор данных MERIT представляет собой ценный ресурс для обучения и оценки визуально-языковых моделей (VLM) на широком спектре типов документов. Он включает в себя разнообразные форматы, такие как научные статьи, юридические документы, финансовые отчеты и другие, что позволяет разработчикам создавать более универсальные и надежные системы понимания документов. Разнообразие представленных документов в MERIT позволяет всесторонне протестировать способность моделей к извлечению информации, распознаванию таблиц и графиков, а также к пониманию контекста, что критически важно для успешного применения VLM в реальных задачах. Использование MERIT способствует созданию более точных и адаптируемых моделей, способных эффективно работать с документами различной сложности и структуры.

Набор данных MERIT Secret представляет собой ценный, хотя и с ограниченным доступом, ресурс для оценки производительности моделей при работе с конфиденциальными документами. Он разработан таким образом, чтобы имитировать реальные сценарии, с которыми сталкиваются организации при обработке чувствительной информации, включая финансовые отчеты, юридические соглашения и медицинские записи. Уникальность этого набора данных заключается в его способности выявлять уязвимости в системах визуального понимания документов, поскольку он содержит сложные макеты, искажения изображений и зашумленные данные, которые требуют от моделей высокой точности и надежности. Использование MERIT Secret позволяет разработчикам более реалистично оценивать возможности своих систем и совершенствовать алгоритмы для защиты конфиденциальной информации.

Использование таких наборов данных, как MERIT, открывает новые возможности для исследователей в области визуального понимания документов (VrDU). Предоставляя разнообразные и реалистичные примеры документов, MERIT позволяет создавать и оценивать модели, способные надежно и точно извлекать информацию из сложных визуальных источников. Это, в свою очередь, способствует разработке более совершенных систем, которые могут эффективно обрабатывать и понимать документы различных типов, от научных статей и финансовых отчетов до юридических договоров и медицинских записей. Повышение надежности и точности VrDU имеет критическое значение для автоматизации процессов, связанных с обработкой документов, и для принятия обоснованных решений на основе извлеченной информации.

Предложенная методология VERSE демонстрирует возможность создания локально развернутых моделей, способных достигать сопоставимых результатов с передовыми облачными решениями, такими как GPT-4 и Pixtral, в задачах понимания визуально насыщенных документов. Оценка производительности, основанная на метрике F1 Score, показывает, что VERSE позволяет существенно сократить зависимость от внешних сервисов, обеспечивая при этом высокую точность извлечения информации и анализа сложных документов. Данный подход открывает перспективы для организаций, предъявляющих повышенные требования к конфиденциальности данных и контролю над процессами обработки информации, а также для работы в условиях ограниченного или отсутствующего доступа к сети интернет.

Обучение проводилось на испанском языке с использованием различных версий набора данных MERIT, включающих данные из семи школ (A, B), а также цифровые документы и их отрисованные версии (C, D), расширяющих оригинальный набор данных MERIT.

Исследование, представленное в статье, закономерно фокусируется на визуальных эмбеддингах и их роли в понимании документов. Стремление к интерпретируемости и объяснимости моделей — благородное, но неизбежно обреченное на частичный провал. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Иногда лучший способ продвинуться вперед — это вернуться назад и пересмотреть основы». Иными словами, увлечение сложными архитектурами часто заставляет забыть о простоте и ясности. Методика VERSE, стремясь к улучшению Vision-Language Models через анализ и аугментацию данных, лишь подтверждает эту мысль. В конечном итоге, все эти «бесконечные» улучшения — лишь временная отсрочка технического долга, который рано или поздно придется выплачивать.

Что дальше?

Представленная методология VERSE, безусловно, добавляет ещё один слой абстракции к и без того сложной задаче понимания визуально насыщенных документов. Анализ пространства визуальных эмбеддингов — занятие, несомненно, элегантное, но стоит помнить, что любое сжатие информации — это всегда потеря. Разумеется, это не отменяет ценности выявления слабых мест в моделях, однако возникает вопрос: не проще ли иногда обучить модель на большем количестве реальных данных, вместо того чтобы искусственно генерировать их на основе сомнительных кластеров в пространстве эмбеддингов? Улучшение качества данных — задача вечная, и каждое новое решение, как правило, порождает новые сложности.

Предлагаемый подход к аугментации данных, при всей своей логичности, неизбежно столкнётся с проблемой обобщения. Что будет, если «слабое место» модели связано не с конкретным визуальным элементом, а с более глубоким семантическим непониманием? Тогда все эти манипуляции с эмбеддингами окажутся лишь косметическим ремонтом, а истинная проблема останется нерешённой. Нельзя забывать, что даже самая совершенная модель — лишь аппроксимация реальности, и её способность к обобщению всегда ограничена.

В конечном итоге, всё сводится к старой проблеме: в погоне за интерпретируемостью и объяснимостью мы рискуем создать ещё более сложные и хрупкие системы. Иногда лучше монолит, обученный на честных данных, чем сто микросервисов, каждый из которых пытается выдать желаемое за действительное. Время покажет, насколько VERSE сможет удержаться на плаву в этом море «революционных» технологий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05125.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-10 02:37

🚀 Квантовые новости