论文阅读：Vary论文阅读笔记

目录

• • 引言
  • 整体结构图
  • 数据集构造
  • • Vary-tiny部分
    • • [Document Data数据构造](#Document Data数据构造)
      • [Chart Data构造](#Chart Data构造)
      • [Negative natural image选取](#Negative natural image选取)
    • Vary-base部分
    • • 文档数据
      • 语义相关的图表数据渲染
      • [General Data](#General Data)
  • 写在最后

引言

论文：Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models

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许久不精读论文了，内心一直想找个专门的时间来细细品读自己感兴趣的论文。现在想来，无异于是自己骗自己了，因为根本就不存在那个专门的时间。所以改变最好的时候就是现在。

因为自己一直在做OCR相关，因为对LLM中文档智能相关的工作比较感兴趣。因此，就以旷视出的这篇工作Vary作为切入点，借此来学习LLM在文档智能领域的相关工作。

整体结构图

Figure 1：主要想说明Vary在产生vocabulary时，采用两阶段策略：在第一阶段，通过自回归方法，先产生一个新的vocabulary，在第二阶段，将新的vocabulary与原始的融合，作为一个新的vocabulary。

Figure 2: 第一阶段中，Vary为Vary-tiny，主要用来产生新的vocabulary；而Vary-base主要基于new vision vocabulary来处理各种visual tasks。

Vary-tiny中，使用在VIT-Det上预训练过的SAM作为image encoder，为了和之后CLIP-L对齐，又加了两个Conv。

Vary这篇工作整体思路较为简单，更多地方就要去看源码的细节实现了。

🤮 不过想要吐槽一下的是，论文中竟然和Nougat作比较。Vary和Nougat参数量来看简直不是一个量级啊。转过来想，也是，毕竟这个方向目前也没有一个除Nougat之外的基线了。

数据集构造

之所以将这部分作为一个单独章节来说，是因为这个工作的难点就在于此。Nougat和Vary都没有开源所用的数据集。Nougat好在给出了一些制作数据集的相关代码。Vary目前一点也没有放出来。所以这里也就只能根据论文来简单看看怎么做的了。

Vary-tiny部分

该部分主要聚焦于fine-grained perception，例如文档智能和图表理解，说是为了弥补CLIP的不足，因此这部分网络输入都是图像，没有文本输入的分支。

在训练Vary-tiny部分，作者将文档和图表数据作为positive samples，自然场景图像作为negative数据。

Document Data数据构造

由于该部分需要的数据为：输入是文档图像，输出是对应的markdown格式文本。目前没有公开的中英文文档数据集，因为作者自行构建的。

其中，英文文档主要来源于arXiv和CC-MAIN-2021-31-PDFUNTRUNCATED两部分。中文文档主要来源于互联网上的电子书。

处理方法：PyMuPDF库提取PDF每页信息，同时用pdf2image工具将PDF对应页转为图像。（感觉这里处理的较为粗糙，有较大提升空间）

最终构建了100w中文和100w英文文档图像对，用于训练Vary-tiny部分。

Chart Data构造

作者观察到LVLM不太擅长处理图表理解问题，尤其是中文图表。因此，本篇工作着重将其作为一个重点任务。

构建图表的image-text pair对方案：采用matplotlib和pyecharts作为渲染工具。渲染了matplotlib风格的中英文图表250k条，渲染了pyeharts风格中英文图表500k条。另外，构建图表的ground truth为一个python字典形式。其中图表中的文本，例如title, x-axis和y-axis都是从NLP语料库中随机选的。

论文中给出了一些图表推理结果样例：

Negative natural image选取

因为CLIP-VIT对于自然图像较为擅长。为了确保新引入的vocabulary不影响已有效果，因此，作者在训练Vary-Tiny时，引入了自然图像作为negative image-text pairs。

作者从COCO数据集中选取了120k图像，其所对应的文本从以下几条中随机选取：

"It's an image of nature";

"Here's a nature picture";

"It's a nature photo";

"This is a natural image";

"That's a shot from nature".

Vary-base部分

文档数据

上述收集到的文档数据，直接提取的PDF中文本信息。所以数据中更多的是文本数据，表格和公式类型较少。因此在训练Vary-base阶段，作者采用LaTeX来渲染了一批比较有针对性的数据。具体做法如下：

1. 收集一些arXiv上tex文件源文件，使用正则提取其中的表格、数学公式和文本内容
2. 将以上内容重新用pdflatex工具渲染到新的模板上。作者整理了10+模版。

作者将图像对应的ground truth存储在mmd格式中。mmd格式是一种加强版的md格式，可以直接渲染md中的LaTeX代码编写的表格和公式。

最终，作者收集整理了50w英文数据和40w中文数据。

语义相关的图表数据渲染

在Vary-tiny阶段，作者批量渲染了图表数据来训练Vary-tiny中的vocabulary。但是那些数据存在标题、横纵坐标语义相关性较差的问题。因此，在本阶段，作者使用了GPT-4来产生语义相关性较强的语料来渲染高质量的图表数据。

不得不说，这一步很有借鉴意义的。

General Data

该部分使用的数据分为两部分：

• 预训练阶段：使用的来自LAION-COCO的image-text pair数据
• SFT阶段：使用的LLaVA-80k和LLaVA-CC665k

写在最后

本来还想结合论文源码来进一步查看做法的。一直没有找到合适的表达方法来合理有序地表达代码和论文的关系。暂时搁置。

刚才看Vary源码，发现作者更新了两个新的工作：Vary-toy和 Vary-Family系列，两者关系如下：

值得期待和学习。