|
--- |
|
library_name: transformers |
|
language: |
|
- vi |
|
- en |
|
base_model: |
|
- 5CD-AI/Vintern-1B-v2 |
|
datasets: |
|
- vidore/colpali_train_set |
|
- 5CD-AI/Viet-Doc-VQA |
|
- 5CD-AI/Viet-OCR-VQA |
|
- 5CD-AI/Viet-Doc-VQA-II |
|
tags: |
|
- colpali |
|
--- |
|
<div align="center"> |
|
<img src="Vintern3B-logo.jpg" width="700"/> |
|
</div> |
|
|
|
## Vintern-3B-beta 🇻🇳 ❄️ - The LLaVA 🌋 Challenger |
|
|
|
**What's new in Vintern-3B-beta!** |
|
- **We successfully reproduced the training process of InternVL from scratch.** |
|
- The model is the result of integrating [Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct) and [InternViT-300M-448px](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px) through an MLP layer. |
|
- Trained with more than 10 Milion Vietnamese QnAs, Descriptions, and 10% English, Chinese Data from [OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-2-SFT-Data](https://huggingface.co/datasets/OpenGVLab/InternVL-Chat-V1-2-SFT-Data). |
|
|
|
|
|
## Colpali Benchmarks |
|
|
|
We tested on the **ViDoRe** benchmark from the Colpali paper. The **TabF** and **Shift** test datasets were not used because they are in French. We plan to expand to multiple languages in the near future. |
|
|
|
| | ArxivQ | DocQ | InfoQ | TATQ | AI | Energy | Gov. | Health. | Avg. | |
|
|:------------------------------:|:--------:|:------:|:-------:|:------:|:------:|:--------:|:-------:|:---------:|:--------:| |
|
| **Unstructured** Text only | | | | | | | | | | |
|
| - BM25 | - | 34.1 | - | 44.0 | 90.4 | 78.3 | 78.8 | 82.6 | - | |
|
| - BGE-M3 | - | 28.4 | - | 36.1 | 88.4 | 76.8 | 77.7 | 84.6 | - | |
|
| **Unstructured** + OCR | | | | | | | | | | |
|
| - BM25 | 31.6 | 36.8 | 62.9 | 62.7 | 92.8 | 85.9 | 83.9 | 87.2 | 68.0 | |
|
| - BGE-M3 | 31.4 | 25.7 | 60.1 | 50.5 | 90.2 | 83.6 | 84.9 | 91.1 | 64.7 | |
|
| **Unstructured** + Captioning | | | | | | | | | | |
|
| - BM25 | 40.1 | 38.4 | 70.0 | 61.5 | 88.0 | 84.7 | 82.7 | 89.2 | 69.3 | |
|
| - BGE-M3 | 35.7 | 32.9 | 71.9 | 43.8 | 88.8 | 83.3 | 80.4 | 91.3 | 66.0 | |
|
| **Contrastive VLMs** | | | | | | | | | | |
|
| - Jina-CLIP | 25.4 | 11.9 | 35.5 | 3.3 | 15.2 | 19.7 | 21.4 | 20.8 | 19.2 | |
|
| - Nomic-vision | 17.1 | 10.7 | 30.1 | 2.7 | 12.9 | 10.9 | 11.4 | 15.7 | 13.9 | |
|
| - SigLIP (Vanilla) | 43.2 | 30.3 | 64.1 | 26.2 | 62.5 | 65.7 | 66.1 | 79.1 | 54.7 | |
|
| **Colpali** | | | | | | | | | | |
|
| - SigLIP (Vanilla) | 43.2 | 30.3 | 64.1 | 26.2 | 62.5 | 65.7 | 66.1 | 79.1 | 54.7 | |
|
| - BiSigLIP (+fine-tuning) | 58.5 | 32.9 | 70.5 | 30.5 | 74.3 | 73.7 | 74.2 | 82.3 | 62.1 | |
|
| - BiPali (+LLM) | 56.5 | 30.0 | 67.4 | 33.4 | 71.2 | 61.9 | 73.8 | 73.6 | 58.5 | |
|
| - ColPali (+Late Inter.) | **79.1** | **54.4** | 81.8 | **65.8** | **96.2** | **91.0** | **92.7** | 94.4 | **81.3** | |
|
| **Ours** | | | | | | | | | | |
|
| - ColVintern-1B (+Late Inter.) | 71.6 | 48.3 | **84.6** | 59.6 | 92.9 | 88.7 | 89.4 | **95.2** | 78.8 | |
|
|
|
|
|
## Vietnamese Benchmarks |
|
|
|
## Examples |
|
|
|
<div align="center"> |
|
<img src="ex_6.jpg" width="400"/> |
|
</div> |
|
|
|
|
|
``` |
|
User: <image> |
|
Mô tả hình ảnh chi tiết. |
|
Assistant: Bức ảnh là một giao diện ứng dụng đặt hàng thức ăn trực tuyến. Giao diện được chia thành các phần: |
|
- Phần đầu tiên hiển thị thông báo "Sẽ xong lúc 10:50 SA" và dòng chữ "Bếp đang thực hiện món.". Bên cạnh đó là biểu tượng bếp đang hoạt động với thanh tiến độ màu xanh lá cây. |
|
- Tiếp theo là dòng chữ "Vui lòng đến lấy món trước 12:50". |
|
- Phần tiếp theo là thông tin về quán cà phê "Wego Coffee - Mapletree Business Centre", kèm theo dòng chữ "#GF-29". |
|
- Dòng chữ "Đừng quên kiểm tra lại để chắc rằng bạn nhận đúng món nhé!" được hiển thị trong một khung hình chữ nhật màu be. |
|
- Phần cuối cùng là thông tin về đơn hàng, bao gồm logo quán cà phê, dòng chữ "Wego Coffee - Mapletree Business Centre", dòng chữ "Tổng cộng", giá trị đơn hàng (70.000đ), giá trị thanh toán (120.000đ) và dòng chữ "Merchants has not started a chat". |
|
- Cuối cùng là nút "Xem tóm tắt đơn hàng" và nút "Đã lấy món" có màu xanh lá cây. |
|
``` |
|
|
|
|
|
<div align="center"> |
|
<img src="ex_1.jpg" width="400"/> |
|
</div> |
|
|
|
``` |
|
User: <image> |
|
Liệt kê toàn bộ bài thơ có trong ảnh. |
|
Assistant: Đi khắp thế gian không ai tốt bằng mẹ Gánh nặng cuộc đời không ai khổ bằng cha |
|
``` |
|
|
|
<div align="center"> |
|
<img src="ex_2.jpg" width="400"/> |
|
</div> |
|
|
|
``` |
|
User: <image> |
|
Liệt kê toàn bộ bài thơ có trong ảnh. |
|
Assistant: Bài thơ có nội dung: |
|
- Mẹ như một ngọn hải đăng |
|
- Như ông mặt trời, như ông mặt trăng |
|
- Ngày ngày vất vả, tảo tần |
|
- Chăm lo con cái, làm việc siêng năng. |
|
``` |
|
|
|
<div align="center"> |
|
<img src="ex_3.png" width="400"/> |
|
</div> |
|
|
|
``` |
|
User: <image> |
|
Mô tả hình ảnh chi tiết. |
|
Assistant: Bức ảnh chụp một bảng đen với các công thức toán học được viết bằng phấn trắng. Ở góc trên bên trái, có dòng chữ "20/19/SGK" được viết bằng màu vàng nhạt. Tiếp theo là phần a) với hai phương trình: |
|
3x + y = 3 |
|
2x - y = 7 |
|
Dưới hai phương trình này là mũi tên chỉ sang phải và hai phương trình mới: |
|
5x = 10 |
|
3x + y = 3 |
|
3.2 + y = 3 |
|
Sau đó là dòng chữ "x = 2" |
|
y = -3 |
|
Cuối cùng là dòng chữ "Vậy hpt đã cho có no! (x; y) = (2; -3)" |
|
``` |
|
|
|
<div align="center"> |
|
<img src="ex_4.jpg" width="400"/> |
|
</div> |
|
|
|
``` |
|
User: <image> |
|
Mô tả hình ảnh chi tiết. |
|
Assistant: Bức ảnh minh họa quá trình xử lý hình ảnh bằng mạng lưới thần kinh nhân tạo (CNN). Bức ảnh được chia thành 3 phần chính: |
|
|
|
1. **Phần đầu tiên:** Hiển thị một hình ảnh của một chiếc xe hơi màu trắng với dòng chữ "input image" ở bên dưới. |
|
2. **Phần thứ hai:** Hiển thị 6 khối vuông, mỗi khối đại diện cho một lớp trong mạng CNN. Các lớp được đánh số thứ tự từ trái sang phải: |
|
* Convolutional layer |
|
* Pooling layer |
|
* Convolutional layer |
|
* Pooling layer |
|
* Fully-connected layer |
|
* Predicted class |
|
3. **Phần thứ ba:** Hiển thị một hình ảnh với dòng chữ "car" ở bên dưới. |
|
|
|
Một mũi tên màu đen nối các khối vuông với nhau, thể hiện quá trình truyền dữ liệu giữa các lớp. |
|
``` |
|
|
|
## Quickstart |
|
|
|
|
|
```python |
|
import torch |
|
from PIL import Image |
|
|
|
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, AutoProcessor |
|
|
|
# from colpali_engine.models import ColQwen2, ColQwen2Processor |
|
# from colpali_engine.models import ColInternVL2Processor, ColInternVL2 |
|
|
|
model_name = "5CD-AI/ColVintern-1B-v1" |
|
|
|
processor = AutoProcessor.from_pretrained( |
|
model_name, |
|
trust_remote_code=True |
|
) |
|
model = AutoModel.from_pretrained( |
|
model_name, |
|
torch_dtype=torch.bfloat16, |
|
low_cpu_mem_usage=True, |
|
trust_remote_code=True, |
|
).eval().cuda() |
|
|
|
``` |
|
|
|
## Citation |
|
|
|
<!-- ``` |
|
@misc{doan2024vintern1befficientmultimodallarge, |
|
title={Vintern-1B: An Efficient Multimodal Large Language Model for Vietnamese}, |
|
author={Khang T. Doan and Bao G. Huynh and Dung T. Hoang and Thuc D. Pham and Nhat H. Pham and Quan T. M. Nguyen and Bang Q. Vo and Suong N. Hoang}, |
|
year={2024}, |
|
eprint={2408.12480}, |
|
archivePrefix={arXiv}, |
|
primaryClass={cs.LG}, |
|
url={https://arxiv.org/abs/2408.12480}, |
|
} |
|
``` --> |
