想將一份文檔圖片轉(zhuǎn)換成 Markdown 格式？以往這一任務(wù)需要文本識(shí)別、布局檢測(cè)和排序、公式表格處理、文本清洗等多個(gè)步驟——

這一次，只需一句話命令，多模態(tài)大模型 Vary 直接端到端輸出結(jié)果：

無(wú)論是中英文的大段文字：

還是包含了公式的文檔圖片：

又或是手機(jī)頁(yè)面截圖：

甚至可以將圖片中的表格轉(zhuǎn)換成 Latex 格式：

當(dāng)然，作為多模大模型，通用能力的保持也是必須的：

Vary 表現(xiàn)出了很大的潛力和極高的上限，OCR 可以不再需要冗長(zhǎng)的 pipline，直接端到端輸出，且可以按用戶的 prompt 輸出不同的格式如 Latex、Word、Markdown。通過(guò) LLM 極強(qiáng)的語(yǔ)言先驗(yàn)，這種架構(gòu)還可以避免 OCR 中的易錯(cuò)字，比如“杠桿”和“杜桿”等， 對(duì)于模糊文檔，也有望在語(yǔ)言先驗(yàn)的幫助下實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的 OCR 效果。

項(xiàng)目一出，引發(fā)了不少網(wǎng)友的關(guān)注，有網(wǎng)友看后直呼 “kill the game！”

那么這樣的效果，是如何做到的呢？

背后原理

目前的多模態(tài)大模型幾乎都是用 CLIP 作為 Vision Encoder 或者說(shuō)視覺詞表。確實(shí)，在 400M 圖像文本對(duì)訓(xùn)練的 CLIP 有很強(qiáng)的視覺文本對(duì)齊能力，可以覆蓋多數(shù)日常任務(wù)下的圖像編碼。但是對(duì)于密集和細(xì)粒度感知任務(wù)，比如文檔級(jí)別的 OCR、Chart 理解，特別是在非英文場(chǎng)景，CLIP 表現(xiàn)出了明顯的編碼低效和 out-of-vocabulary問(wèn)題。

受語(yǔ)言的 LLMs 啟發(fā)，純 NLP 大模型（如 LLaMA）從英文到中文（外語(yǔ)）時(shí)因?yàn)樵荚~表編碼中文效率低，必須要擴(kuò)大 text 詞表。那么對(duì)于現(xiàn)在基于 CLIP 視覺詞表的多模大模型也是一樣的，遇到 “foreign language image”，如一頁(yè)論文密密麻麻的文字，很難高效地將圖片 token 化，Vary 提出就是解決這一問(wèn)題，在不 overwrite 原有詞表前提下，高效擴(kuò)充視覺詞表。

不同于現(xiàn)有方法直接用現(xiàn)成的 CLIP 詞表，Vary 分兩個(gè)階段：第一階段先用一個(gè)很小的 Decoder-only 網(wǎng)絡(luò)用自回歸方式幫助產(chǎn)生一個(gè)強(qiáng)大的新視覺詞表；然后在第二階段融合新詞表和 CLIP 詞表，從而高效的訓(xùn)練多模大模型擁有新 feature。Vary 的訓(xùn)練方法和模型結(jié)構(gòu)如下圖：

通過(guò)在公開數(shù)據(jù)集以及渲染生成的文檔圖表等數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，Vary 極大增強(qiáng)了細(xì)粒度的視覺感知能力。在保持 Vanilla 多模態(tài)能力的同時(shí)，激發(fā)出了端到端的中英文圖片、公式截圖和圖表理解能力。

另外，原本可能需要幾千 tokens 的頁(yè)面內(nèi)容，通過(guò)文檔圖片輸入，信息被Vary壓縮在了 256 個(gè)圖像 tokens 中。這也為進(jìn)一步的頁(yè)面分析和總結(jié)提供了更多的想象空間。

目前，Vary 的代碼和模型均已開源，還給出了供大家試玩的網(wǎng)頁(yè) demo。感興趣的小伙伴可以去試試了～

項(xiàng)目主頁(yè)：

https://varybase.github.io/

參考鏈接

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/671420712

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