OpenAI的發(fā)布會仿佛連續(xù)劇，讓人眼花繚亂，谷歌也悄悄發(fā)布了PaliGemma 2模型，邁向可調(diào)視覺語言模型的下一代。

今年5月，谷歌發(fā)布PaliGemma，也是Gemma家族中的第一個視覺語言模型，致力于模型民主化，降低視覺模型的使用難度。

PaliGemma 2模型以更高性能的Gemma 2為基座，增加了視覺能力，微調(diào)起來更容易，性能也更好。

技術報告中分析了任務類型、模型尺寸和分辨率之間的相互作用，相比PaliGemma進一步擴大了遷移任務的數(shù)量和范圍，包括與OCR相關的任務，如表格結構識別、分子結構識別、樂譜識別，以及更長、更細粒度的圖像描述和放射學報告生成，并且在這些任務上都取得了最先進的結果。

報告鏈接：https://arxiv.org/pdf/2412.03555

PaliGemma 2的主要特點為：

1. 模型尺寸包括3B、10B、28B 參數(shù)，可適應任務分辨率為224px、448px、896px的視覺輸入。

2. PaliGemma 2可以為圖像生成詳細的、上下文相關的描述，而不只是簡單的對象識別來描述動作、情感和場景的整體敘述。

3. PaliGemma 2在化學式識別、樂譜識別、空間推理和胸部X光報告生成方面的性能更強。

PaliGemma一代的用戶可以直接升級到PaliGemma 2，無需進行重大代碼修改即可獲得性能提升。

模型架構

研究人員遵循與PaliGemma相同的建模、訓練和數(shù)據(jù)設置：使用預訓練SigLIP-So400m視覺編碼器，通過線性投影將「嵌入序列」映射到Gemma 2的輸入空間；視覺嵌入與文本提示結合后，輸入到Gemma 2語言模型；最后通過自回歸采樣從語言模型中獲得預測。

研究人員將PaliGemma 2的預訓練分為三個階段（不包括對單模態(tài)組件進行預訓練）。

第一階段，結合預訓練的SigLIPSo400m和Gemma 2的原始模型權重，并在超過10億個多模態(tài)任務樣本上進行訓練；圖像分辨率為224*224像素；在此階段沒有凍結任何參數(shù)。

第二階段，先在448*448像素分辨率下對5000萬個樣本進行訓練，然后在896*896像素分辨率下訓練1000萬個樣本。在任務選擇上，增加那些「能從高分辨率圖像中受益的任務」比例，增加輸出序列的長度，以促進長視覺文本序列的OCR等任務的學習。

第三階段，將第一或第二階段的檢查點微調(diào)到目標任務。PaliGemma包括一系列學術基準，包括一些涉及多張圖像和短視頻的基準。

此外，研究人員還探索了文檔的相關任務、長圖像描述生成和醫(yī)學圖像理解的新應用。

實驗結果

研究人員測試了PaliGemma 2在文本檢測和識別、表格結構識別、分子結構識別、光學樂譜識別（optical music score recognition）、長圖像描述生成、空間推理以及放射圖像報告生成（radiography report generation）任務上的性能。

模型尺寸和分辨率

研究人員探索了不同尺寸和分辨率的模型在完成各種任務時的表現(xiàn)如何，主要選擇了三種尺寸（3B、10B和28B），并在兩種不同的圖像清晰度（224像素和448像素）下對模型進行訓練，任務包括了對自然照片、文件、圖表和視頻的圖像描述、視覺問答和指代分割等。

從結果中可以發(fā)現(xiàn)，讓模型處理更高清晰度的圖像或者使用更大尺寸的語言模型，都會增加預測時的計算量，但大多數(shù)任務都能從這兩項改進中獲得性能提升。

涉及文本、文檔、屏幕和圖表理解的任務，提高圖像清晰度帶來的收益更大，可能是因為這些任務中使用的圖像原生分辨率就比224像素大，所以提高分辨率后效果更明顯。

涉及多語言數(shù)據(jù)或需要復雜視覺推理的任務，主要從增大模型尺寸中獲益。

文本檢測和識別

在高級光學字符識別（OCR）任務時，模型需要從圖像中定位和識別出單詞，輸出結果為一個數(shù)據(jù)對「轉(zhuǎn)錄文本，邊界框」，研究人員遵循HierText競賽的規(guī)則，使用單詞級別的精確度、召回率和F1分數(shù)作為評估指標。

如果單詞結果與真實邊界框的交并比（IoU）大于或等于0.5，并且轉(zhuǎn)錄文本與真實文本匹配，則認為該單詞結果是true positive，但HierText協(xié)議不會歸一化字母大小寫、標點符號，也不會根據(jù)文本長度進行過濾，而是直接將預測結果與真實結果進行比較。

研究人員使用常見的OCR基準測試，包括ICDAR’15、Total-Text、MLT17和MLT19、HierText、TextOCR、IntelOCR等多個數(shù)據(jù)集的訓練分割混合上對PaliGemma 2進行了微調(diào)，并在ICDAR’15和Total-Text測試集上進行評估。

結果顯示，在896像素分辨率下，PaliGemma 2 3B的性能超過了最先進的HTS模型。

需要注意的是，PaliGemma 2并沒有依賴于OCR專用的架構組件，只通過微調(diào)一個通用的視覺-語言模型（VLM）即實現(xiàn)了sota，展現(xiàn)了PaliGemma 2的多功能性，以及在第2和第3階段進行OCR相關預訓練的優(yōu)勢。

降低分辨率后，預測質(zhì)量大幅下降，并且增大模型尺寸并沒有帶來改進。

表格結構識別

表格結構識別任務的目標是從文檔圖像中提取表格文本內(nèi)容、相應的邊界框坐標以及HTML格式的表格結構。

研究人員選擇PubTabNet的516k張表格數(shù)據(jù)圖像，和FinTabNet數(shù)據(jù)集中來自標普500公司年報的113k個財務報告表格，去除邊界框超出圖像框架的數(shù)據(jù)后，把圖像填充為正方形以匹配目標輸入分辨率。

研究人員使用樹編輯距離相似度（TEDS）和網(wǎng)格表格相似度（GriTS）兩個指標來評估模型質(zhì)量，主要測量單元格文本內(nèi)容、單元格拓撲/結構和邊界框質(zhì)量。

結果顯示，PaliGemma 2在大多數(shù)指標下都展現(xiàn)出了最高的性能，并且增加模型尺寸也沒有對模型的性能帶來提升，而使用更低的圖像分辨率則會導致質(zhì)量出現(xiàn)小幅下降。

樂譜識別

研究人員使用了GrandStaff數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，包含53.7k張圖像，基于標準化的平均編輯距離、字符錯誤率（CER）、符號錯誤率（SER）、行錯誤率（LER）進行評估。

結果顯示，隨著分辨率的提高，錯誤率也在逐漸降低，但將模型大小從3B增加到10B并沒有影響性能。

放射報告生成

為了探索PaliGemma 2在醫(yī)學領域的能力，研究人員將其用于自動胸部X光報告生成任務上，相當于對X光圖像進行長描述。

MIMICCXR數(shù)據(jù)集包含37.7萬張圖像，及相應的放射報告；使用Gemini 1.5 pro來移除之前數(shù)據(jù)中涵蓋的X光。

在使用該數(shù)據(jù)進行微調(diào)后，用RadGraph F1分數(shù)評估結果，衡量參考報告中提取的實體與生成報告之間的F1分數(shù)，可以反應報告中實體的缺失或召回情況，以及與圖像特征的關系。

可以看到，PaliGemma 2模型的實現(xiàn)了最好的性能，提高分辨率和模型大小都能帶來性能提升。

CPU推理和量化

為了評估只用CPU進行推理的速度，研究人員在四種不同的架構上使用gemma.cpp運行PaliGemma 2模型，檢查點使用在COCOcap上微調(diào)過的PaliGemma 2 3B（224像素）模型。

提示詞「描述這幅圖像」的預填充長度為256+4=260個token（圖像+文本），輸出回復「A large building with two towers on the water」為11個token

研究人員還對模型進行了量化實驗，從32位浮點（f32）轉(zhuǎn)換到16位（bf16）權重，結果顯示性能差異并不大。