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外文网站制作,个人想建个网站怎么弄,做网站要求什么条件,南通的互联网公司网站多模态AI新突破#xff1a;CogVLM-17B开源模型登顶权威榜单#xff0c;视觉理解能力超越GPT-4V 【免费下载链接】cogvlm-chat-hf 项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/cogvlm-chat-hf 2023年5月#xff0c;智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的VisualGLM-6B多…多模态AI新突破CogVLM-17B开源模型登顶权威榜单视觉理解能力超越GPT-4V【免费下载链接】cogvlm-chat-hf项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/cogvlm-chat-hf2023年5月智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的VisualGLM-6B多模态模型掀起开源浪潮后研发团队持续深耕多模态技术领域。历经数月技术攻坚双方正式推出新一代视觉语言基础模型CogVLM该模型创新性地实现了视觉与语言特征的深度融合在保持自然语言处理任务性能不受损的前提下大幅提升了跨模态理解能力。最新发布的CogVLM-17B模型不仅刷新了14项多模态权威数据集的评测纪录更以综合成绩登顶全球学术榜单其中10项任务取得当前最佳性能4项位列第二。值得关注的是在实际场景测试中该模型展现出超越GPT-4V的细节识别能力——在包含复杂建筑的图像分析中CogVLM能够精准定位4处房屋3处完整可见1处需放大查看而GPT-4V仅识别出3处。为推动多模态技术的研究与产业化应用研发团队已将CogVLM-17B模型完全开源并提供可在单台3090服务器运行的微调代码开发者可通过Gitcode仓库https://gitcode.com/zai-org/cogvlm-chat-hf获取相关资源。突破性架构视觉优先的多模态融合范式CogVLM系列模型的性能跃升源于其独创的视觉优先设计理念。传统多模态模型普遍采用文本主导架构将图像特征简单映射至文本输入空间且视觉编码器规模通常受限导致图像信息沦为文本的辅助补充。CogVLM彻底颠覆这一范式首次将视觉相关参数提升至110亿包含50亿参数的视觉编码器与60亿参数的视觉专家模块占模型总参数量的65%远超文本模块的70亿参数规模。这种架构革新使模型能够更深入地解析视觉内容细节为复杂场景理解奠定基础。该模型系统由四大核心组件构成ViT编码器采用预训练的EVA2-CLIP-E模型负责将图像转化为初始视觉特征MLP适配器通过两层SwiGLU结构实现视觉特征与文本嵌入空间的精准对齐语言模块兼容主流GPT风格预训练模型当前开源版本基于Vicuna-7B-v1.5构建同时已完成GLM及Llama系列模型的适配验证创新设计的视觉专家模块则在每一层网络中嵌入QKV矩阵与MLP结构实现跨模态特征的层级化深度融合。这种模块化设计使CogVLM具备强大的扩展能力可灵活适配不同语言模型基座。为实现如此庞大参数量的高效训练研发团队构建了业界领先的训练体系在15亿高质量图文对上完成4096个A100*days的预训练随后在专门构建的视觉定位数据集上进行二阶段优化最终通过多源问答数据的监督微调使模型具备处理各类复杂提问的能力。这种分阶段训练策略既保证了基础能力的扎实性又针对性提升了实际应用场景的表现。权威评测登顶14项数据集创10项SOTA成绩为全面验证CogVLM-17B的综合性能研发团队在国际公认的14项多模态基准数据集上进行了系统性评测。这些评测涵盖图像字幕生成Image Captioning、视觉问答Visual QA、视觉定位Visual Grounding三大核心任务类型全面考察模型的图像理解、语义关联及空间定位能力。如上图所示雷达图清晰展示了CogVLM-17B与当前主流多模态模型的性能对比。该模型在10项评测中取得SOTA当前最佳成绩在VQAv2、OKVQA等4项任务中位列第二综合表现超越谷歌PaLI-X 55B等闭源大模型。这一评测结果充分证明了视觉优先架构的技术优势为多模态模型设计提供了新的技术范式。在具体场景测试中CogVLM-17B展现出令人印象深刻的细节识别与逻辑推理能力。在GPT-4V经典的VGA接口充电视觉谜题测试中主流开源模型如MiniGPT-4、LLaVA-v1.5均未能识别场景的不合理之处而CogVLM准确指出使用VGA接口给设备充电不符合物理常识体现出超越同类模型的常识判断与视觉-语义关联能力。日常生活场景的复杂图像测试更凸显CogVLM的优势在包含多种菜肴、餐具、镜面反射及人物局部的复杂画面中模型不仅准确识别出所有物品类别还能区分真实场景与镜面反射许多动物甚至不能理解镜子同时注意到角落人物的腿部细节整个描述过程零错误、无幻觉。相比之下对比模型普遍存在物体误判或细节遗漏问题。针对带文字的图像内容CogVLM展现出卓越的文本识别能力能够忠实复现图像中的文字信息并结合上下文进行合理描述而其他模型要么完全忽略文字内容要么产生大量虚构信息。研发团队深度解读技术演进与未来规划记者作为VisualGLM系列的继任者CogVLM在技术路线上有哪些重要革新研发团队CogVLM延续了VisualGLM的开源理念但在技术架构上实现了质的飞跃。最核心的突破在于多模态融合机制的创新我们提出的层级化视觉专家模块使跨模态信息交互更深入。另一个重要演进是模型生态的扩展——VisualGLM依赖特定语言模型基座而CogVLM已发展为支持多语言模型的技术体系既包含基于GLM的双语模型也有基于Llama2的英文模型。本次开源的17B版本基于Vicuna-7B构建内部已完成更大规模英文模型和GLM双语模型的训练未来将根据社区需求逐步开放。记者CogVLM-17B的视觉参数110亿远超语言参数70亿这种设计出于怎样的考量研发团队这一决策基于我们大量的实验验证。传统观点认为视觉任务无需大模型支持这主要源于ImageNet等经典数据集的局限性——这些数据集的测试样例相对简单小模型即可取得不错效果。但真实世界的视觉理解需求远复杂于此从品牌商标、名人相貌到特定地点、稀有动植物开放世界中的视觉类别近乎无限小模型根本无法覆盖。我们通过实验发现在开放词典设定下视觉参数规模与模型性能呈显著正相关参数量的增加能有效降低识别错误率。遗憾的是此前多数高性能视觉模型采取闭源策略导致学界对参数量影响的认知存在偏差。正是为了推动这一领域的研究透明化我们坚持将性能超越PaLI、PaLM-E等闭源模型的CogVLM开源希望为行业提供可复用的技术参考。记者多模态模型普遍存在幻觉问题CogVLM采取了哪些应对措施研发团队模型幻觉本质上反映了视觉理解能力的不足。早期模型如VisualGLM-6B、LLaVA常出现虚构物体或错误颜色描述核心原因是对复杂视觉特征的解析能力不足只能依赖先验知识猜测。CogVLM通过两方面改进缓解这一问题首先是增大视觉参数规模提升特征解析精度其次在微调阶段引入不确定性判断机制对无法确认的内容主动输出不清楚。虽然无法完全消除幻觉但这些措施已使问题发生率大幅降低。记者团队为何持续深耕多模态基础模型领域研发团队智能体与世界的交互主要通过视觉等感官通道实现。当前大语言模型虽展现出惊人的文本智能但本质上仍被限制在文字世界中与物理现实存在割裂。构建能理解多模态信息的智能系统是AI发展的必由之路也是实现通用人工智能的基础。智谱AI希望通过持续的技术突破为多模态智能的产业化应用探索可行路径。开源生态与产业影响CogVLM-17B的开源将对多模态AI领域产生深远影响。对于学术界而言110亿参数的视觉模块设计为多模态融合研究提供了全新范式开源代码与模型权重使相关研究可复现、可扩展。工业界则获得了一个性能接近闭源商业模型的免费技术方案单台3090服务器即可运行的微调代码大幅降低了应用门槛有望加速多模态技术在智能客服、内容创作、无障碍服务等领域的落地。随着CogVLM系列模型的持续迭代我们有理由期待多模态AI将在以下方向取得突破更精细的视觉理解能力如微观结构识别、材质判断、更强的时空推理能力如视频内容分析、动态场景预测、更自然的人机交互模式如多轮对话中的视觉上下文保持。这些进步不仅将提升AI系统的实用性更将推动人工智能从文本智能向具身智能迈进。作为开源社区的重要贡献CogVLM-17B不仅展现了中国团队在多模态AI领域的技术实力更以开放共享的姿态促进全球AI技术的健康发展。随着模型性能的持续提升和应用场景的不断拓展多模态智能正逐步从实验室走向产业实践为千行百业的智能化升级注入新动能。【免费下载链接】cogvlm-chat-hf项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/cogvlm-chat-hf创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考