背景与模型信息
其原始论文《CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models》由 THUDM 团队在 2023 年 11 月发布于 arXiv。
模型动机
传统视觉语言模型通常使用浅层对齐方法，通过简单投影层将图像特征映射到语言模型的输入空间。这种方法可能限制了视觉和语言特征的深度融合，可能损害语言生成能力。CogVLM 通过引入视觉专家模块解决了这一问题，该模块允许在语言模型的注意力层和 FFN 层中深度融合视觉和语言特征，确保语言处理性能不受影响。
架构细节
CogVLM 的架构由四个主要组件组成：
- 视觉编码器：使用 EVA2-CLIP-E，这是一个基于 ViT 的模型，参数约为 1.8 亿。它的作用是提取图像的视觉特征。
- MLP 适配器：一个MLP，将视觉特征投影到语言模型的嵌入空间。
- 语言模型：使用预训练的大型语言模型，如 Vicuna-7B（7 亿参数）或 Vicuna-13B（13 亿参数），处理文本数据并生成语言输出。
- 视觉专家模块：这是一个可训练的模块，插入到语言模型的每个注意力层和 FFN 层。具体来说，在注意力层中，视觉专家模块通过线性投影将图像特征映射到键（key）和值（value）空间，允许语言模型以与文本特征相同的方式关注图像特征。在 FFN 层中，它可能参与处理两者结合的特征。
论文中提到，CogVLM 有两个版本：
- 7B 版本：视觉编码器为 EVA-CLIP（4 亿参数），语言模型为 Vicuna-7B（7 亿参数），总参数约 7.4 亿。
- 17B 版本：视觉编码器为 EVA2-CLIP-E（1.8 亿参数），语言模型为 Vicuna-13B（13 亿参数），总参数约 14.8 亿。尽管论文称其为“17B 版本”，但实际参数总数接近 15 亿。
训练过程
CogVLM 的训练分两个阶段：
- 预对齐：首先训练视觉编码器和 MLP 适配器，以确保图像特征与文本特征的对齐。这一步通常使用大规模图像-文本对数据，如 CC3M 数据集的子集。
- 多模态微调：在预对齐后，对整个模型进行端到端微调，使用各种跨模态任务的数据集，如图像标注、视觉问答和参照表达任务。训练过程旨在让模型学习如何在不同任务上表现优异。
性能与评估
- NoCaps：无限制图像标注任务。
- Flicker30k 标注：图像描述生成。
- RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg：参照表达任务，涉及定位图像中的对象。
- Visual7W：视觉问答任务，涉及“what, where, when, why”等问题。
- GQA：复杂视觉问答任务。
- ScienceQA：科学领域的视觉问答。
- VizWiz VQA：辅助技术相关的视觉问答。
- TDIUC：图像理解和描述任务。
在这些任务上，CogVLM-17B 达到SOTA，并在 VQAv2、OKVQA、TextVQA 和 COCO 标注等任务上排名第二，超越或匹配更大的模型如 PaLI-X 55B（55 亿参数）。
其它的一些细节
尽管 CogVLM 使用了相对较小的训练数据，它在某些任务上表现与更先进的模型（如多模态 GPT-4）相当，这表明其视觉专家模块的创新设计可能比预期更有效。
开放性和后续发展
- 代码：CogVLM GitHub 仓库
此外，自原始论文发布后，开发团队推出了 CogVLM2，这是一个基于 Llama3-8B 的新版本。根据 CogVLM2 GitHub 仓库，CogVLM2 提供了以下改进：
- 在 TextVQA 和 DocVQA 等基准测试上显著提升。
- 支持 8K 内容长度。
- 支持高达 1344 x 1344 的图像分辨率。
- 提供支持中文和英文的开源模型版本
关键引用
- CogVLM GitHub 仓库 - a state-of-the-art-level open visual language model
- Original Paper - CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models
- CogVLM2 GitHub Repository - GPT4V-level open-source multi-modal model based on Llama3-8B
- Medium Article Review - Paper Review: CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models
- Replicate Model Page - cjwbw/cogvlm – Run with an API on Replicate
