CogVLM是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合开发的多模态大语言模型,具备强大的视觉-语言联合理解与生成能力。其核心创新在于通过视觉专
整个CogVLM-17B模型在1.5B的图文对数据集上训练,batchsize=8192,迭代训练120000次。 第二阶段预训练采用混合loss,一个是上一阶段采用的Image caption loss, 一个是Referring Expression Compreshension 简称REC即根据文本物体的描述信息定位出图片中具体位置与之对应的视觉物体(图片中可能存在多个同类物体但是其具体细节...
答:CogVLM延续了VisualGLM的研究,但进行了较大尺度的改进。首先体现在多模态融合的技术上,CogVLM采用了最新的图像和文本信息融合的方案,在我们文章中已经有相关的说明。其次,VisualGLM 是一个依赖于具体语言模型的多模态模型,而CogVLM则是一个更广阔的系列,...
Visual expert module:这个是CogVLM设计里的核心部分,在LLM中的每一层加入用于处理图像部分信息的attention和MLP层,参数大小和LLM中的对应模块一致,参数初始化也是从LLM中来的;visual expert module让模型在处理文本信息和图像信息的时候可以分开来做,处理完后再合并,这样既能保持LLM的语言能力,又能加强图文模态的交互 ...
CogVLM 是一种基于视觉-语言模型的多模态人工智能技术,旨在通过结合视觉和语言信息来实现更高效的任务处理。它能够理解和生成与图像相关的文本,广泛应用于图像描述、视觉问答、跨模态检索等领域。CogVLM 的核心优势在于其强大的多模态融合能力,能够同时处理视觉和语言信息,从而提升任务的准确性和效率。 多模态融合能力 ...
CogVLM-17B在包括1) 图像描述数据集:NoCaps、Flicker30k,2) VQA(视觉问题回答)数据集:OKVQA、TextVQA、OCR-VQA、ScienceQA,3) 多模态大语言模型基准:MMVet、MMBench、SEED-Bench、LLaVA-Bench、POPE、MMMU、MathVista,以及4) 视觉定位数据集:RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、Visual7W在内的17个经典跨模态基准...
CogVLM与浅层对齐方法不同,它利用一个可训练的视觉专家模块(visual expert module)在注意力层(attention layer)和前馈网络层(FFN layer)中深度整合语言编码和视觉编码。 CogVLM可以实现视觉语言特征的深层融合,而不牺牲任何NLP任务的性能。CogVLM-17B在10项经典的跨模态基准上取得了最先进的性能。
CogVLM的训练流程包括预训练和有监督微调两个阶段。 预训练阶段: 第一阶段:使用图像描述损失函数进行训练,使模型能够生成与图像内容相符的文本描述。 第二阶段:引入REC任务(如视觉定位等),进一步提升模型的视觉理解和生成能力。 训练数据集:CogVLM-SFT-311K是训练CogVLM v1.0最初版本时使用的主要对齐语料库,包括从...
CogVLM是一种新的视觉语言基础模型,基于对视觉和语言信息之间融合的理解。它可以在不牺牲任何NLP任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。CogVLM的结构包括ViT编码器、MLP适配器、预训练大语言模型和视觉专家模块。这种结构使得CogVLM能够同时处理图像和文本数据,并从中提取出有用的特征和信息。CogVLM已经在15亿...
第4阶段:在混合数据上对基于层的合并CogVLM进行持续微调。 在合并之后,基于层的合并CogVLM将进行一轮额外的微调,同时使用特定任务的HPE数据集和复习图像。作者预先定义了第一阶段的最优复习比例,方法是用带有不同比例复习图像的弱标签图像调整原始的接地CogVLM。然后在微调合并模型时使用最优复习比例。