開放大規模科學文獻基準測試集DocGenome：用於訓練和測試多模態大型語言模型

核心概念

DocGenome是一個結構化的科學文獻基準測試集,包含500K篇文獻,涵蓋13種組件單元和6種邏輯關係,用於訓練和評估多模態大型語言模型在科學文獻理解任務上的能力。

摘要

DocGenome是一個開放的大規模科學文獻基準測試集,主要有以下特點:

1. 完整性: 它是第一個同時包含13種佈局屬性和其LATEX源碼的數據集。
2. 邏輯性: 它提供了6種不同實體之間的邏輯關係。
3. 多樣性: 它涵蓋了文檔分類、視覺定位、文檔佈局檢測、文檔轉換、單頁和多頁問答等7種文檔導向任務。
4. 正確性: 它經過專業團隊的嚴格質量控制。

我們設計了DocParser自動標註管道,可以從大量未標註的arXiv論文中提取標註信息。利用DocParser,我們構建了包含500K篇文獻的DocGenome數據集。

我們在DocGenome基準測試集上進行了大量實驗,評估了多個主流多模態大型語言模型的性能,結果表明DocGenome可以顯著提升現有基線模型的文獻理解能力。

統計資料

科學文獻的平均頁數為13頁,最長的文獻達到50頁。
整個數據集包含74.5M個組件單元和68.5M個關係標籤。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

DocGenome: An Open Large-scale Scientific Document Benchmark for Training and Testing Multi-modal Large Language Models

by Renqiu Xia, ... 於 arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.11633.pdf

深入探究

如何進一步擴展DocGenome的任務覆蓋範圍,例如包括更多類型的文檔轉換任務?

要進一步擴展DocGenome的任務覆蓋範圍，可以考慮引入更多類型的文檔轉換任務，例如算法轉換、列表轉換和圖表轉換等。這些任務可以通過設計專門的模型來實現，這些模型能夠將不同類型的文檔內容轉換為LATEX格式或其他結構化格式。具體來說，可以利用DocGenome中已經標註的多模態數據，開發針對特定文檔類型的轉換模型，這些模型可以學習如何從原始文檔中提取信息並生成相應的LATEX代碼。此外，還可以考慮將自然語言處理技術應用於文檔轉換任務中，以提高轉換的準確性和效率。這樣的擴展不僅能夠提升DocGenome的實用性，還能促進多模態大語言模型在科學文檔處理中的應用。

如何利用DocGenome中的實體關係信息,設計出更好的文檔級別理解任務?

DocGenome中的實體關係信息可以用來設計更為精細的文檔級別理解任務。通過分析文檔中不同組件之間的邏輯關係，例如“相同”、“標題相鄰”、“從屬”等，可以構建出更為複雜的理解任務，這些任務不僅僅依賴於文本內容，還考慮到文檔的結構和組織方式。例如，可以設計一個任務，要求模型根據實體關係來推斷文檔的主題或結論，或者根據不同組件之間的引用關係來回答問題。這樣的任務不僅能夠提高模型的理解能力，還能促進其在多模態環境中的應用，從而更好地支持科學研究和文獻分析。

除了文檔理解,DocGenome是否可以用於其他領域,如生物信息學或化學等?

DocGenome的多模態數據結構和豐富的標註信息使其在其他領域，如生物信息學和化學等，具有潛在的應用價值。在生物信息學中，DocGenome可以用來分析和理解生物學文獻中的實驗數據、基因序列和蛋白質結構等信息，幫助研究人員快速提取關鍵信息並進行數據挖掘。在化學領域，DocGenome的文檔轉換能力可以用於將化學反應方程式、分子結構圖等轉換為可計算的格式，從而支持計算化學和藥物設計等應用。此外，DocGenome中包含的邏輯關係和實體關係信息也可以用於構建跨學科的知識圖譜，促進不同領域之間的知識共享和整合。因此，DocGenome不僅限於文檔理解，還可以在多個科學領域中發揮重要作用。