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CogVLM2

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📍在 开放平台 体验更大规模的 CogVLM 模型。

近期更新

  • 🔥 News: 2024/7/8: 我们发布了 CogVLM2 模型的视频理解版本 CogVLM2-Video 模型，通过抽取关键帧的方式，实现对连续画面的解读，该模型可以支持最高1分钟的视频。阅读我们博客查看更多信息。
  • 🔥 News：2024/6/8：我们发布 CogVLM2 TGI 模型权重 ，这是一个可以在 TGI 环境加速推理的模型。您可以使用这里的代码在TGI上运行 CogVLM2 模型。
  • 🔥 News：2024/6/5：我们发布 GLM-4V-9B，它使用与 CogVLM2 相同的数据和训练配方，但以 GLM-4-9B 作为语言主干。我们删除了视觉专家，以将模型大小减小到 13B。更多详细信息，请参阅 GLM-4 repo。
  • 🔥 News：2024/5/24：我们发布了 Int4 版本模型，仅需要 16GB 显存即可进行推理。欢迎前来体验！
  • 🔥 News：2024/5/20：我们发布了 CogVLM2 模型，它基于 llama3-8b，在大多数情况下与 GPT-4V 相当（或更好）！欢迎下载！

模型介绍

我们推出了新一代的 CogVLM2 系列模型并开源了两款基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 开源模型。与上一代的 CogVLM 开源模型相比，CogVLM2 系列开源模型具有以下改进：

  1. 在许多关键指标上有了显著提升，例如 TextVQA, DocVQA。
  2. 支持 8K 文本长度。
  3. 支持高达 1344 * 1344 的图像分辨率。
  4. 提供支持中英文双语的开源模型版本。

您可以在下表中看到 CogVLM2 系列开源模型的详细信息：

模型名称 cogvlm2-llama3-chat-19B cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B cogvlm2-video-llama3-chat cogvlm2-video-llama3-base
基座模型 Meta-Llama-3-8B-Instruct Meta-Llama-3-8B-Instruct Meta-Llama-3-8B-Instruct Meta-Llama-3-8B-Instruct
语言 英文 中文、英文 英文 英文
任务 图像理解，多轮对话模型 图像理解，多轮对话模型 视频理解，单轮对话模型 视频理解，基座模型，不可对话
模型链接 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 💫 Wise Model 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 💫 Wise Model 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope
体验链接 📙 Official Page 📙 Official Page 🤖 ModelScope / /
Int4 模型 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 💫 Wise Model 🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 💫 Wise Model / /
文本长度 8K 8K 2K 2K
图片分辨率 1344 * 1344 1344 * 1344 224 * 224 (视频,取前24帧) 224 * 224 (视频,取平均24帧)

Benchmark

图像理解能力

我们的开源模型相较于上一代 CogVLM 开源模型，在多项榜单中取得较好的成绩。其优异的表现能与部分的非开源模型进行同台竞技，如下表所示：

Model Open Source LLM Size TextVQA DocVQA ChartQA OCRbench MMMU MMVet MMBench
CogVLM1.1 ✅ 7B 69.7 - 68.3 590 37.3 52.0 65.8
LLaVA-1.5 ✅ 13B 61.3 - - 337 37.0 35.4 67.7
Mini-Gemini ✅ 34B 74.1 - - - 48.0 59.3 80.6
LLaVA-NeXT-LLaMA3 ✅ 8B - 78.2 69.5 - 41.7 - 72.1
LLaVA-NeXT-110B ✅ 110B - 85.7 79.7 - 49.1 - 80.5
InternVL-1.5 ✅ 20B 80.6 90.9 83.8 720 46.8 55.4 82.3
QwenVL-Plus ❌ - 78.9 91.4 78.1 726 51.4 55.7 67.0
Claude3-Opus ❌ - - 89.3 80.8 694 59.4 51.7 63.3
Gemini Pro 1.5 ❌ - 73.5 86.5 81.3 - 58.5 - -
GPT-4V ❌ - 78.0 88.4 78.5 656 56.8 67.7 75.0
CogVLM2-LLaMA3 (Ours) ✅ 8B 84.2 92.3 81.0 756 44.3 60.4 80.5
CogVLM2-LLaMA3-Chinese (Ours) ✅ 8B 85.0 88.4 74.7 780 42.8 60.5 78.9

所有评测都是在不使用任何外部OCR工具(“only pixel”)的情况下获得的。

视频理解能力

下图显示了 CogVLM2-Video 在 MVBench、VideoChatGPT-Bench 和 Zero-shot VideoQA 数据集 (MSVD-QA、MSRVTT-QA、ActivityNet-QA) 上的性能。

Quantitative Evaluation

其中 VCG 指的是 VideoChatGPTBench，ZS 指的是零样本 VideoQA 数据集，MV-* 指的是 MVBench 中的主要类别。具体榜单测试数据如下：

Models VCG-AVG VCG-CI VCG-DO VCG-CU VCG-TU VCG-CO ZS-AVG
IG-VLM GPT4V 3.17 3.40 2.80 3.61 2.89 3.13 65.70
ST-LLM 3.15 3.23 3.05 3.74 2.93 2.81 62.90
ShareGPT4Video N/A N/A N/A N/A N/A N/A 46.50
VideoGPT+ 3.28 3.27 3.18 3.74 2.83 3.39 61.20
VideoChat2_HD_mistral 3.10 3.40 2.91 3.72 2.65 2.84 57.70
PLLaVA-34B 3.32 3.60 3.20 3.90 2.67 3.25 68.10
CogVLM2-Video 3.41 3.49 3.46 3.87 2.98 3.23 66.60

CogVLM2-Video 在 MVBench 数据集上的表现

Models AVG AA AC AL AP AS CO CI EN ER FA FP MA MC MD OE OI OS ST SC UA
IG-VLM GPT4V 43.7 72.0 39.0 40.5 63.5 55.5 52.0 11.0 31.0 59.0 46.5 47.5 22.5 12.0 12.0 18.5 59.0 29.5 83.5 45.0 73.5
ST-LLM 54.9 84.0 36.5 31.0 53.5 66.0 46.5 58.5 34.5 41.5 44.0 44.5 78.5 56.5 42.5 80.5 73.5 38.5 86.5 43.0 58.5
ShareGPT4Video 51.2 79.5 35.5 41.5 39.5 49.5 46.5 51.5 28.5 39.0 40.0 25.5 75.0 62.5 50.5 82.5 54.5 32.5 84.5 51.0 54.5
VideoGPT+ 58.7 83.0 39.5 34.0 60.0 69.0 50.0 60.0 29.5 44.0 48.5 53.0 90.5 71.0 44.0 85.5 75.5 36.0 89.5 45.0 66.5
VideoChat2_HD_mistral 62.3 79.5 60.0 87.5 50.0 68.5 93.5 71.5 36.5 45.0 49.5 87.0 40.0 76.0 92.0 53.0 62.0 45.5 36.0 44.0 69.5
PLLaVA-34B 58.1 82.0 40.5 49.5 53.0 67.5 66.5 59.0 39.5 63.5 47.0 50.0 70.0 43.0 37.5 68.5 67.5 36.5 91.0 51.5 79.0
CogVLM2-Video 62.3 85.5 41.5 31.5 65.5 79.5 58.5 77.0 28.5 42.5 54.0 57.0 91.5 73.0 48.0 91.0 78.0 36.0 91.5 47.0 68.5

项目结构

本开源仓库将带领开发者快速上手 CogVLM2 开源模型的基础调用方式、微调示例、OpenAI API格式调用示例等。具体项目结构如下，您可以点击进入对应的教程链接：

basic_demo 文件夹包括：

  • CLI 演示，推理 CogVLM2 模型。
  • CLI 演示，使用多个GPU推理 CogVLM2 模型。
  • Web 演示，由 chainlit 提供。
  • API 服务器，采用 OpenAI 格式。
  • Int4 可以通过 --quant 4 轻松启用，内存使用为16GB。

finetune_demo 文件夹包括：

  • peft 框架的高效微调示例。

video_demo 文件夹包括：

  • CLI 演示，推理 CogVLM2-Video 模型。
  • Int4 可以通过 --quant 4 轻松启用，内存使用为16GB。

友情链接

除了官方提供的推理代码，还有以下由社区提供的推理方案可以参考。包括:

模型协议

该模型根据 CogVLM2 LICENSE 许可证发布。对于使用了Meta Llama 3基座模型构建的模型，需要同时遵守 LLAMA3_LICENSE 许可证。

引用

如果您发现我们的工作有所帮助，请考虑引用以下论文:

@misc{wang2023cogvlm,
      title={CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models}, 
      author={Weihan Wang and Qingsong Lv and Wenmeng Yu and Wenyi Hong and Ji Qi and Yan Wang and Junhui Ji and Zhuoyi Yang and Lei Zhao and Xixuan Song and Jiazheng Xu and Bin Xu and Juanzi Li and Yuxiao Dong and Ming Ding and Jie Tang},
      year={2023},
      eprint={2311.03079},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}