LayoutLLM: Large Language Model Instruction Tuning for Visually Rich Document Understanding

Conceptos Básicos

Large Language Models (LLMs) integrated with Visual-rich Document Understanding (VrDU) models improve document analysis tasks.

Resumen

1. Abstract:

• LayoutLLM proposed for flexible document analysis.
• Integrates LLMs and VrDU models.
• Improves understanding of document images.

2. Introduction:

• VrDU focuses on analyzing document images.
• Previous works combine textual, visual, and layout information.
• LayoutLMv3 and LLMs used for pre-training.

3. Method:

• LayoutLLM consists of an encoder and a decoder.
• Encoder processes document images, while the decoder interprets tasks.

4. Experiments:

4.1 Dataset and Evaluation:

• Performance evaluated in form understanding, receipt recognition, and document classification tasks.

4.2 Implementation Details:

• Model details using LayoutLMv3 encoder and Llama decoder.

4.3 Main Results:

• LayoutLLM outperforms previous models in various tasks.

5. Conclusion:

• LayoutLLM framework enhances multiple task performance in document analysis.

Estadísticas

Large language models have gained attention due to their success in natural language processing tasks (Brown et al., 2020).
Existing methods require fine-tuning for each task and dataset, increasing training costs.
LayoutLMv3 achieves state-of-the-art accuracy in various VrDU tasks (Huang et al., 2022).

Citas

"Large language models have been rapidly studied after the success of language models." - Brown et al., 2020
"Our method significantly improves the performance of various VrDU tasks." - Content
"The proposed method allows us to efficiently understand document images by capturing visual and textual context." - Content

Ideas clave extraídas de

LayoutLLM: Large Language Model Instruction Tuning for Visually Rich Document Understanding

by Masato Fujit... a las arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14252.pdf

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