新框架“多模态结构化生成”（Multimodal Structured Generation），它用于改进多模态基础模型（Multimodal Foundation Models，简称MMFMs）在特定任务上的表现，尤其是文档理解方面。MMFMs是结合了不同模态（如视觉和语言）的预训练基础模型，虽然在多种任务上表现出色，但在文档理解等特定任务上仍有局限。论文还讨论了为什么在某些情况下，使用视觉信息可能对关键信息提取任务并不是很重要，甚至可能是有害的，并提出了几个假设来解释这一现象。此外，论文还分享了在CVPR挑战赛中使用该框架取得的成绩和经验，展示了该方法的有效性和实用性。
- GitHub：https://github.com/leloykun/MMFM-Challenge
例如，你有一个非常聪明的人工智能助手，它可以阅读文档和图片，然后回答你的问题。但是，有时候这个助手给出的答案格式可能不是很规范，导致其他程序无法理解。多模态结构化生成框架就是用来解决这个问题的，它确保AI助手给出的答案不仅准确，而且格式规范，可以被其他程序轻松理解和使用。
主要功能：
- 控制多模态模型的输出格式，使其输出结构化的结果。
- 通过约束模型的输出逻辑，提高在文档理解等任务上的性能。
主要特点：
- 结构化输出：确保生成的输出可以被下游程序解析和使用。
- 无需微调：与需要大量计算资源和时间进行微调的模型相比，该框架不需要微调（finetuning），易于实施。
- 通用性：该框架在CVPR（计算机视觉与模式识别会议）举办的第二届多模态基础模型挑战赛中表现出对未见任务的良好泛化能力。
工作原理：
- 软约束和硬约束：通过软约束指导模型遵循特定模式，或使用硬约束直接将无效标记的逻辑值设为零，以确保输出的准确性。
- 逻辑输出的强制：在生成答案之前，强制模型进行逻辑推理，以生成结构化的输出。
- 使用JSON格式：通过特定的JSON格式定义输出结构，使得输出结果可以被不同的应用程序或API直接使用。
具体应用场景：
- 文档信息提取：自动从文档中提取关键信息，如账单名称、总金额等。
- 图表和图形解释：理解图表和图形中的数据，并以结构化格式输出解释。
- 多模态问答：结合图像和文本信息，回答与两者都相关的问题。
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