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
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 ...
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...
为了更为严格地验证CogVLM的性能和泛化能力，我们在一系列多模态基准上进行了定量评估。这些基准大致分为三类（共 14 个），包括图像字幕（Image Captioning）、视觉问答（Visual QA）、视觉定位（Visual Grounding）。在这些基准当中，CogVLM-17B 在 10 项基准中取得 SOTA性能，而在另外四项（包括 VQAv2, OKVQA, ...
CogVLM 是《CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models》中提出的视觉语言模型,核心贡献是提出了 Visual expert module,用于将图像特征和文本特征更有效地融合在一起。 论文贡献 这篇论文的贡献如下: 提出CogVLM 模型,该模型很好地将图像特征和文本特征融合在一起,同时还维持了语言模型的能力 ...
https://arxiv.org/abs/2311.03079 CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型 简介 motivation 传统的方法将visual feature 通过projector到LLM中是浅对齐的,未能实现视觉和语言两部分的深度融合 视觉特征经历多层转换时,它们往往偏离较深语言模型层的预期输入分布,虽然可以通过SFT LLM进行缓解,但这样可能会损坏纯语言能力,可...
在使用我们的40M视觉定位数据集的第二个预训练阶段之后,我们继续在这个高质量的数据集上训练我们的模型,从而产生一个广义定位增强模型CogVLM-Grounding。 值得注意的是,策划的数据集展示了视觉定位能力的多功能性,许多数据集可以在不同的任务中进行调整和重新调整用途。例如,可以重新制定定位说明文字数据集,以适应REG和...
git cloneGitHub - THUDM/CogVLM: a state-of-the-art-level open visual language model | 多模态预训练模型 cd CogVLM pip install -r requirements.txt -iSimple Index 三、推理测试 1、模型下载 git clonehttps://code.openxlab.org.cn/THUDM/cogagent-chat-hf.git ...
作者的工作开创了通过利用CogVLM的视觉接地能力来改进HPE任务,显示了VLM模型在保持现有目标定位知识的同时处理复杂3D空间感知的能力。 作者首次探索了复杂VLM接地任务中的灾难性遗忘问题和无效答案问题。 作者提出了一种新颖的基于层的模型融合方法,该方法采用“赢者全得”策略,在MAE和无效答案比例降低方面显著优于非LLM...
CogVLM是一个强大的开源视觉语言基础模型。特色:通过注意力和FFN层中的可训练视觉专家模块,弥合了冻结的预训练语言模型和图像编码器之间的差距。因此,CogVLM能够实现视觉语言特征的深度融合,而不会牺牲任何NLP任务的性能。性能:CogVLM-17B在17个经典的跨模态基准测试中实现了最先进的性能,包括 图像字幕数据集 VQA数据...