Document Inlining: Überbrückung der Modalitätslücke mit Compound AI

Dieser Blogbeitrag von Fireworks.ai stellt Document Inlining vor, ein neues Compound-AI-System, das entwickelt wurde, um die Interaktion von Large Language Models (LLMs) mit nicht-textuellen Daten wie PDFs und Bildern zu verbessern. Das System zielt darauf ab, die „Modalitätslücke“ zu überbrücken, die oft zu qualitativ schlechteren Ergebnissen von Vision-Language-Modellen (VLMs) im Vergleich zu textbasierten LLMs führt, die dieselben Informationen verarbeiten.

Was ist Document Inlining?

Document Inlining wandelt visuelle Dokumentdaten (PDFs, Bilder) in strukturierten Text um, wodurch sie für LLMs leicht verdaulich werden. Dieser zweistufige Prozess umfasst das Parsen des visuellen Inhalts und die anschließende Übergabe des transkribierten Texts an das LLM zur Verarbeitung und logischen Schlussfolgerung.

Bewältigung von Herausforderungen

Dieser Ansatz befasst sich mit Herausforderungen wie genauer OCR für komplexe Dokumentstrukturen (Tabellen, Diagramme), der Verwaltung des Konvertierungsprozesses und der Optimierung von Geschwindigkeit und Kosten durch die Vermeidung redundanter Transkriptionen.

Bewertung und Ergebnisse

Die Bewertung von Fireworks.ai zeigt, dass die Verwendung von Document Inlining mit einem textbasierten LLM die direkte Verwendung eines VLMs mit demselben visuellen Input übertrifft, was eine verbesserte logische Schlussfolgerung und Genauigkeit demonstriert. Darüber hinaus verbessert die Verwendung von Document Inlining mit einem VLM dessen Leistung im Vergleich zur direkten Eingabe von Bilddaten in das VLM erheblich.

Fazit

Document Inlining bietet eine effizientere und qualitativ hochwertigere Alternative zur direkten Verwendung von VLMs für dokumentbasierte Aufgaben. Durch die Nutzung der Stärken spezialisierter textbasierter LLMs vereinfacht dieses Compound-AI-System den Prozess für Entwickler, verbessert die Genauigkeit und bietet Flexibilität bei der Modellauswahl. Das System befindet sich derzeit in der öffentlichen Vorschauphase und verursacht keine zusätzlichen Kosten außer den Standardgebühren für die LLM-Nutzung.

Quelle(n):

• Fireworks.ai Blog: Document Inlining: Crossing the Modality Gap with Compound AI