前言

视觉语言模型正在变革我们处理和理解文档的方式。与依赖OCR后进行文本处理的传统方法不同，VLM能够直接解读视觉和文本信息，使其成为处理复杂文档理解任务的理想选择。

这本书源于Eivind Kjosbakken去年11月23号公开发布的《Vision Language Models for Document Understanding: A Practical Guide》技术报告，内容还不错，因此我做了翻译整理。

本书提炼了我处理数百万份文档的实践经验，并基于以下发表在《Towards Data Science》的文章提供了实用指导：

• 理解何时以及为何需要使用VLM（《使用VLM处理数百万份文档》）
• 将VLM应用于不同长度和复杂度的文档（《将VLM应用于长文档》）
• 在成本、延迟和准确性方面优化性能（《4种优化技巧》）
• 从复杂文档中一致地提取元数据（《提取元数据》）
• 为特定任务微调VLM（《微调VLM》）
• 使用Qwen-VL等前沿模型（《使用Qwen-VL》）

译者注：这本书的最大优点是务实。它没有停留在理论层面，而是直面大规模文档处理中常见的成本、延迟、准确率等工程挑战，并给出了经过验证的解决方案。书中反复强调的“从小规模开始、分层处理、持续验证”等原则，符合MLOps的最佳实践。同时，作者对开源模型（Qwen）和闭源模型（GPT-4o、Gemini）的对比，以及对微调细节的剖析，为从业者提供了宝贵的参考。

第1章 视觉语言模型简介

1.1 什么是视觉语言模型？

视觉语言模型是能够同时处理视觉和文本信息的强大机器学习模型。与仅接受文本输入的传统大语言模型不同，VLM可以同时接收图像和文本作为输入，并以文本形式输出响应。

关键点： 当文本的含义依赖于其视觉位置时，VLM就变得不可或缺。这使得它们对于布局、格式和视觉元素承载语义信息的文档理解任务至关重要。

1.1.1 译者补充：VLM的工作机制

理解VLM的内部机制有助于解释其优势与成本特点：

视觉编码器：通常基于Vision Transformer（ViT）架构，将图像分割为多个patch（如16×16像素块），通过线性投影转换为视觉Token序列。这一过程保留了图像的2D空间关系。

多模态融合：视觉Token与文本Token通过交叉注意力机制交互，使模型能够建立”图像区域”与”文本概念”之间的对应关系。例如，模型可以学习到”图像左上角的复选框”对应”是否选中”的语义。

统一表示空间：先进的VLM将视觉和文本信息映射到同一语义空间，实现真正的多模态理解，而非简单的拼接处理。

技术洞察： VLM的高Token消耗主要源于视觉编码：一张1024×1024的图像可能产生数千个视觉Token，而同等内容的文本通常只需几百个Token。这是VLM成本显著高于纯文本LLM的根本原因。

1.2 传统OCR为何力不从心

替代VLM的方案是使用光学字符识别（OCR）技术提取文本，然后将文本输入LLM。然而，这种方法存在显著局限性：

• 文本提取不完美：OCR引擎并非完美，可能难以处理小字体、倾斜图像或垂直排列的文本。
• 视觉位置信息丢失：文本相对于其他元素的位置信息会丢失，而布局往往承载重要语义。
• 非文本信息缺失：传统OCR无法解读符号、绘图、颜色编码或视觉结构。
• 上下文断裂：OCR输出的纯文本流失去了文档的视觉层次结构。

以图1.1所示的复选框为例。图像显示了三个带有复选框的文档选项，其中只有一个复选框被一个实心圆圈标记。

如果对图1.1应用Tesseract等传统OCR，你只会得到类似以下的内容，即仅提取了文档名称，而没有任何其他信息：

图1.1：一份包含三个复选框选项的文档表单。传统OCR提取文本标签（“文档1”、“文档2”、“文档3”），但完全会遗漏已填充的圆圈，因为它不是一个字符。在此示例中，文档1和文档3的复选框未标记，而文档2的复选框被勾选。

文档1文档2文档3

发现问题了吗？无法知道哪些文档被勾选了！OCR输出显示了文本，但没有其他信息，因此关于复选框的视觉信息完全丢失。处理此文本的LLM无法确定哪些具体文档被标记。

使用VLM，这项任务变得轻而易举——模型可以直接看到图像，并立即识别出文档2被勾选，而另外两个文档未被勾选。

1.3 关键应用领域

VLM在多种文档理解任务中表现出色：

1. 问答：向VLM输入文档图像和一个问题，接收答案。
2. 分类：将文档归类到预定义的类别中。
3. 信息提取：以结构化格式（如JSON）提取特定的数据点。
4. OCR：执行包含格式和上下文的高级文本提取。

以上仅为本书内容的少量粘贴，欲了解详细内容可下载本书的中英文两个版本，对照阅读。

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