华为推出多模态大语言模型TextHawk，它专门设计用于处理文档导向的任务，同时保持了处理多种模态任务的通用能力。TextHawk在处理文档图像时表现出色，这些图像通常包含高分辨率和高信息密度，这对于传统的语言模型来说是一个挑战。例如，如果你有一张包含复杂表格的图像，TextHawk可以帮助你理解表格中的数据，并回答有关表格内容的问题，如“哪个产品的销量最高？”或者“这个季度的总销售额是多少？”。通过细粒度的视觉感知和高效的信息处理，TextHawk能够在保持高效性能的同时，处理复杂的文档任务。
主要功能和特点：
- 高效细粒度感知： TextHawk通过四个专门设计的组件来探索高效的细粒度感知，这些组件包括重新采样和重新排列（ReSA）模块、可扩展位置嵌入（SPEs）、查询提案网络（QPN）和多级交叉注意力（MLCA）机制。
- 信息压缩： 它能够有效地压缩文档图像中的信息，减少计算成本。
- 通用能力： 尽管专注于文档任务，TextHawk仍然保持了在视觉和语言领域的出色通用能力。
- 数据增强： 通过使用Gemini Pro，一个商业MLLM引擎，来丰富多模态文档数据，从而提高了模型对指令的适应性。
工作原理： TextHawk的工作原理可以分为以下几个步骤：
- 形状适应性裁剪： 通过动态裁剪策略，TextHawk能够适应不同分辨率和长宽比的图像。
- 重新采样和重新排列（ReSA）： 通过交叉注意力机制对图像特征进行重采样，并通过线性投影进一步压缩视觉标记的数量。
- 可扩展位置嵌入（SPEs）： 通过球形线性插值（Slerp）技术，为不同大小的图像提供位置编码，保持模型对不同图像尺寸的适应性。
- 查询提案网络（QPN）： 动态初始化查询，以避免在不同子图像之间共享初始查询导致的冗余。
- 多级交叉注意力（MLCA）： 结合不同层次的视觉编码器特征，以捕捉文档图像的层次结构和语义关系。
具体应用场景： TextHawk可以应用于多种场景，包括但不限于：
- 文档理解： 例如，自动从扫描的文档中提取文本内容、识别表格数据或理解图表信息。
- 视觉问答（VQA）： 在给定图像的情况下，回答关于图像内容的具体问题。
- 图像描述生成： 根据图像内容生成简短的描述性文本。
- 信息检索： 通过图像和文本的结合来检索相关信息，例如在网页或数据库中查找特定信息。
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