Neue Dimensionen im Dokumenten Retrieval: ColPali und die Integration von Qwen2-VL-7B-Instruct
Einführung in die Feinabstimmung von ColPali mit Qwen2-VL-7B-Instruct
Einleitung
In der sich schnell entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz und der maschinellen Lerntechnologien sind ständig neue Innovationen und Verbesserungen zu beobachten. Eine dieser Innovationen ist ColPali, ein multimodales Retrieval-System, das darauf abzielt, die herkömmlichen Dokumenten-Retriever zu ersetzen, die oft auf eine OCR-Schritt (Optical Character Recognition) angewiesen sind. ColPali verfolgt einen End-to-End-Ansatz, der sowohl den visuellen Inhalt als auch das Layout der Dokumente berücksichtigt, nicht nur den Textinhalt.
Funktionsweise von ColPali
ColPali ist ein Dokumenten-Retrieval-Modell, das ein Vision Language Model (VLM) verwendet, um Dokumente basierend auf ihrem visuellen Inhalt zu verstehen und abzurufen. Die Schlüsselkomponenten sind:
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- Dokumentencodierung: ColPali verarbeitet Dokumentenseiten als Bilder und nutzt ein VLM (insbesondere PaliGemma-3B), um Einbettungen für jedes Bildsegment zu generieren.
- Abfragecodierung: Benutzerabfragen werden unter Verwendung der Textverarbeitungsfähigkeiten desselben VLM codiert.
- Späte Interaktion: Anstatt einen einzelnen Vektor pro Dokument zu vergleichen, verwendet ColPali einen Mechanismus der "späten Interaktion", der jeden Abfrage-Token mit allen Dokumentensegmenten vergleicht.
- Bewertung: Die Relevanzbewertung zwischen einer Abfrage und einem Dokument wird durch Summieren der maximalen Ähnlichkeiten zwischen jedem Abfrage-Token und allen Dokumentensegmenten berechnet.
Dieser Ansatz ermöglicht es ColPali, sowohl Text- als auch visuelle Elemente in Dokumenten zu verstehen und dadurch eine umfassendere und genauere Abrufleistung im Vergleich zu traditionellen textbasierten Methoden zu erzielen. Es eliminiert die Notwendigkeit komplexer Dokumentenparsing-Pipelines, da es direkt mit Dokumentenbildern arbeitet.
Erstellung von Trainingsdaten für ColPali
Die Trainingsdaten für ColPali bestehen aus einer Reihe von Bildern mit zugehörigen Abfragen, die sich auf das jeweilige Bild beziehen. Dies ermöglicht es dem Modell, zu lernen, wie Abfragen mit den Bildern zusammenhängen. Negative Beispiele können ebenfalls hilfreich sein, um das Modell zu trainieren.
Erstellung von Abfragen aus Dokumenten
Ein Teil des Datensatzes wurde aus bestehenden Datensätzen zur Dokumentenfragebeantwortung bezogen. Ein weiterer Teil wurde mit Claude 3.0 Sonnet und folgendem Prompt generiert:
"Du bist ein Assistent, der sich auf multimodale RAG-Aufgaben spezialisiert hat. Die Aufgabe ist wie folgt: Angesichts eines Bildes einer PDF-Seite musst du Fragen generieren, die ein Benutzer stellen könnte, um Informationen aus einem großen Dokumentenkorpus abzurufen. Die Fragen sollten relevant zur Seite sein und weder zu spezifisch noch zu allgemein. Die Fragen sollten sich auf das Thema der Seite beziehen, und die Antwort muss auf der Seite zu finden sein."
Erstellung eines domänenspezifischen Datensatzes
Um die Feinabstimmung von ColPali auf domänenspezifische Daten zu verbessern, können eigene Abfrage-Bild-Paare erstellt werden. In einem Beispiel wurde ein UFO-Datensatz verwendet, der aus einer Sammlung von UFO-Newslettern des Internetarchivs stammt. Diese PDFs wurden in Einzelbildseiten aufgeteilt, um einen Datensatz für die Feinabstimmung zu erstellen.
Verwendung von Qwen2-VL-7B-Instruct zur Abfragegenerierung
Qwen2-VL-7B-Instruct ist ein fortschrittliches Vision Language Model, das speziell für die Verarbeitung von Bildern und die Generierung von Abfragen entwickelt wurde. Es unterstützt mehrere Sprachen und kann visuelle und textuelle Informationen in einem Modell kombinieren. Die folgenden Schritte zeigen, wie Qwen2-VL-7B-Instruct verwendet werden kann, um Abfragen aus Dokumentenbildern zu generieren:
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- Installation der erforderlichen Pakete wie `qwen-vl-utils`, `torch`, `transformers` und `datasets`.
- Laden des Modells und des Prozessors von Hugging Face.
- Vorbereitung der Eingabebilder und Textabfragen.
- Generierung der Ausgabe durch das Modell und Dekodierung der Ergebnisse.
Schlussfolgerung
Die Feinabstimmung von ColPali mit domänenspezifischen Daten kann die Leistung des Modells erheblich verbessern. Durch die Verwendung eines leistungsstarken Vision Language Models wie Qwen2-VL-7B-Instruct können relevante Abfragen effizient generiert werden, um die Trainingsdaten zu erweitern und zu verbessern. Diese Ansätze bieten eine vielversprechende Möglichkeit, multimodale Retrieval-Systeme für spezialisierte Anwendungen zu optimieren.
