Document Inlining: Cruzando la brecha de modalidad con IA compuesta

Esta publicación de blog de Fireworks.ai presenta Document Inlining, un nuevo sistema de IA compuesta diseñado para mejorar la interacción de los modelos de lenguaje grandes (LLM) con datos no textuales como PDFs e imágenes. El sistema tiene como objetivo cerrar la "brecha de modalidad" que a menudo resulta en salidas de menor calidad de los modelos de lenguaje visual (VLM) en comparación con los LLM basados en texto que procesan la misma información.

¿Qué es Document Inlining?

Document Inlining convierte datos visuales de documentos (PDFs, imágenes) en texto estructurado, haciéndolo fácilmente digerible por los LLM. Este proceso de dos pasos implica analizar el contenido visual y luego alimentar el texto transcrito al LLM para su procesamiento y razonamiento.

Abordando desafíos

Este enfoque aborda desafíos como el OCR preciso para estructuras de documentos complejas (tablas, gráficos), la gestión de la tubería de conversión y la optimización de la velocidad y el costo al evitar transcripciones redundantes.

Evaluación y resultados

La evaluación de Fireworks.ai muestra que el uso de Document Inlining con un LLM basado en texto supera el uso directo de un VLM con la misma entrada visual, demostrando un razonamiento y precisión mejorados. Además, el uso de Document Inlining con un VLM mejora significativamente su rendimiento en comparación con alimentar directamente al VLM con datos de imagen.

Conclusión

Document Inlining ofrece una alternativa más eficiente y de mayor calidad al uso directo de VLM para tareas basadas en documentos. Al aprovechar las fortalezas de los LLM basados en texto especializados, este sistema de IA compuesta simplifica el proceso para los desarrolladores, mejora la precisión y ofrece flexibilidad en la selección de modelos. El sistema está actualmente en vista previa pública sin costos adicionales más allá de las tarifas estándar de uso de LLM.

Fuente(s):

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