学习论文：ScreenAI: A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding
摘要部分介绍了作者的screenai，是一个专门用于UI和信息图形理解的视觉语言模型。模型利用pix2struct灵活的补丁策略改进了PaLI架构，并在独特的数据集混合上进行了训练。
他的主要任务是屏幕注释（识别UI的类别，位置），用这些注释交给大语言模型，并自动生成问答（QA）、UI导航和摘要训练数据集。最后还做了消融实验。
主要贡献如下：
我们提出ScreenAI，一种视觉语言模型（VLM），作为一种整体解决方案，专注于理解UI和信息图形，利用其常见的视觉语言和设计复杂性。
•我们介绍了UI的文本表示，用于教我们的模型如何在预训练阶段理解UI。
•我们利用这种新的UI表示和大型语言模型（LLM）自动大规模生成训练数据。
•我们定义了预训练和微调混合物，涵盖了UI和信息图理解中的广泛任务。
•我们为第4.2节中描述的任务发布了三个评估数据集：Screen Annotation、ScreenQA Short和Complex ScreenQA。这些数据集使研究界能够利用我们的文本表示和al low对基于屏幕的问答模型进行更全面的基准测试。
模型结构如图：
可以看到，这里的图像和文字是一起embed，一起自注意力的，因为他们都是输入。记住decoder那边永远只会有字典，不会有正儿八经的输入数据走那边的。
接下里是重量级：数据集怎么做的。
首先作者收集了大量的截图，然后给他们做注释。注释就是给图像上的各个元素加上框框，同时解释一下是什么东西。这个其实就是一个分类任务，有现成的模型可以用。
接下来，在大语言模型的帮助下，可以生成更高级的任务，例如QA......
最后得到的数据集：
最后我们使用这个数据集训练模型，训练项目其实也就是注释，QA,Navigation（就是叫他'返回'，他会知道要按哪个按钮），总结。
这样，在注释模型，常规多模态大语言模型的帮助下，我们做出了一个注重UI交互的数据集，并在此基础上训练出了一个重视理解UI能力的多模态大语言模型。
最后就是实验和收集数据。学习结束。