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초록·키워드
Multimodal document retrieval plays a crucial role in handling visually rich documents. While recent models leveraging Multimodal Large Language Models(MLLMs) and contrastive learning have shown strong performance, they often require large batch sizes and extensive computational resources, making them impractical in resource-constrained environments. To address this, we propose a novel hard negative sampling method tailored for multimodal document retrieval. Unlike prior approaches that rely on text-based similarity, our method utilizes MLLMs to identify a document that is visually relevant but semantically irrelevant to a given query. These hard negative samples provide strong learning signals even with small batch sizes. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms prior baselines under limited resource settings.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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