继去年5月18日和 10 月11日，我们先后发布并开源 VisualGLM-6B 和 CogVLM 之后，我们近期将推出新一代多模态大模型 CogVLM2 。
与上一代的 CogVLM 模型相比，CogVLM2 系列模型具有以下改进：
- 在不损失任何通用能力的前提下，在许多关键指标上有了显著提升，如在 OCRbench 基准上性能提升32%，在TextVQA基准上性能提升21.9%，且模型具备了较强的文档图像理解能力（DocVQA）等；
- 支持 8K 文本长度；
- 支持高达 1344 * 1344 的图像分辨率；
- 提供支持中英文双语的开源模型版本。
我们本次开源的两款以 Meta-Llama-3-8B-Instruct 为语言基座模型的 CogVLM2，模型大小仅 19B，但却能取得接近或超过 GPT-4V 的水平。
我们可以初步体验CogVLM2 的效果：
基于同样技术、功能更加强大的 GLM-V 版本将很快在「 智谱清言 」和「 开放平台 」上线，欢迎关注。
代码仓库：
模型下载：
- Huggingface：huggingface.co/THUDM
- 魔搭社区：modelscope.cn/models/ZhipuAI
- 始智社区：wisemodel.cn/models/ZhipuAI
Demo体验：
CogVLM2 继承并优化了上一代模型的经典架构，采用了一个拥有50亿参数的强大视觉编码器，并创新性地在大语言模型中整合了一个70亿参数的视觉专家模块。这一模块通过独特的参数设置，精细地建模了视觉与语言序列的交互，确保了在增强视觉理解能力的同时，不会削弱模型在语言处理上的原有优势。这种深度融合的策略，使得视觉模态与语言模态能够更加紧密地结合。
值得注意的是，尽管CogVLM2的总参数量为190亿，但 得益于精心设计的多专家模块结构，每次进行推理时，实际激活的参数量仅约120亿 。这种设计既保证了模型的强大性能，又显著提高了推理的效率。
为了更好地处理和理解高分辨率的文档或网页图片，CogVLM2能够支持高达1344分辨率的图像输入。为了提高处理此类高分辨率图像的效率，模型在视觉编码器后引入了一个专门的降采样模块。这个模块能够有效地提取视觉序列中的关键信息，大幅减少输入到语言模型中的序列长度，从而在确保模型性能的同时，显著提升了推理速度，实现了性能与效率的最佳平衡。
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。这些基准包括 TextVQA、DocVQA、ChartQA、OCRbench、MMMU、MMVet、MMBench等。
从上图可以看出，CogVLM2 的两个模型，尽管具有较小的模型尺寸，但在多个基准中取得 SOTA性能；而在其他性能上，也能达到与闭源模型（例如GPT-4V、Gemini Pro等）接近的水平。
- TextVQA 专注于基于图像中的文本进行视觉推理。这个数据集要求模型能够读取并推理图像中的文本，以便回答与这些图像相关的问题。
- DocVQA 是一个用于视觉问答（VQA）的数据集，专注于文档图像（包括了各种类型的文档，如报告、表格、说明书等）。
- ChartQA 是一个用于图表问答的数据集，主要特点是它关注于复杂推理问题，这些问题通常涉及逻辑和算术操作，并且常常涉及图表的视觉特征。
- OCRbench 是一个用于评估多模态大模型在光学字符识别（OCR）能力方面的基准测试数据集
- MMMU 是一个用于评估多模态模型在大规模跨学科任务上表现的新基准。它旨在挑战模型执行类似于专家面对的任务，特别是在需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力方面。对于该基准，较大的语言基座模型将具有较高的性能。
- MMVet 是一个用于评估模型在识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算等方面能力的基准数据集。
- MMBench 相比其他评测，具有全面且具有挑战性的问题设计，以及对模型预测的更稳健的评估方式。
由于开源版本采用了较小尺寸的语言基座模型，整个模型仅 19B，全量推理（BF16/PF16）需要 42GB 显存，Int4 量化版本，仅需要 16GB 显存。
为了开发者能够将模型更好地应用于特定领域，我们同样提供了 Lora 微调代码。如果冻结视觉部分，BF16 Lora 微调则仅需 57GB 显存；如果同时对视觉部分进行 BF16 Lora 微调，则至少需要80GB 显存。