cogvlm：visual expert for large lanuage models

本文主要是介绍cogvlm：visual expert for large lanuage models，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

CogVLM: Visual Expert For Large Language Models论文笔记 - 知乎github: https://github.com/THUDM/CogVLM简介认为原先的shallow alignment效果不好（如blip-2，llava等），提出了visual expert module用于特征的deep fusion在10项任务上达到SOTA，效果堪比PaLI-X 55B分为专家模…https://zhuanlan.zhihu.com/p/6627642351.introduction

shallow alignment不好，blip2，minigpt4，llava，visualglm等通过可训练的Q-former或线性层将冻结的预训练视觉编码器和语言模型连接起来，将图像特征映射到语言模型的输入嵌入空间中，虽然收敛速度快，但是不如联合训练视觉和语言模块的方法，例如PaLi-X，容易产生幻觉。shallow alignment较差的原因是视觉和语言之间缺乏深度融合deep fusion。这一想法来自于高效微调中的p-tuning和lora的比较，其中p-tuning通过学习输入中的任务前缀嵌入，而lora通过地址矩阵调整每个层的模型权重，lora效果更好更稳定。在VLM中，shallow alignment中，图像特征起到了p-tuning中的前缀嵌入作用，导致p-tuning和shallow alignment性能下降的原因包括：1.语言模型的权重是用文本token训练的，视觉特征在输入文本空间中并不能很多的对齐，因此在多层转换之后，视觉特征可能不再与深层权重的输入分布相匹配。2.在预训练阶段，cation中的先验信息只能被编码到浅层对齐方法中的视觉特征中，这削弱了视觉特征和文本之间的一致性。当然这也不全然，QWen-VL采用的三阶段训练，语言模型也会训练应该会解决一些对齐和融合的问题。一种方法是将语言模型和图像-文本联合训练，包括PaLI和QWen-VL，但是这种方式会导致语言模型能力下降，PaLM-E语言模型在VLM预训练期间可能会灾难性遗忘，导致8B的语言模型NLG下降87.3%.

CogVLM相反，向语言模型中添加了一个可训练的visual expert，在每一层中，序列中的图像特征使用一个新的不同的QKV矩阵和MLP层与文本特征并行。visual expert保证FLOPS不变的同时使参数数量翻倍。语言模型使用的是Vicuna-7B.

2.method

2.1 architecture

cogvlm由四个基本组件组成：VIT，MLP adapter，预训练语言模型，visual expert。

VIT：CogVLM-17B，预训练的EVA2-CLIP-E，VIT最后一层被移除。大概有4.4B。

MLP adapter：2层MLP，用于将VIT的输出映射与词嵌入的文本特征相同的空间。

预训练语言模型：Vicuna-7B-V1.5.

visual expert模块：在语言模型的每一层上都加了visual expert，以实现深层次的视觉语言对齐，由一个QKV矩阵和一个MLP组成，和语言模型中的QKV矩阵，MLP的形状相同，并从语言模型中初始化，语言模型中的每个attention head捕捉语义信息，可训练的visual expert可以将图像特征转换为与不同的attention head对齐，从而实现深度融合。

2.2 pretraining

数据：

开源数据集：LAION-2B，COYO-700M，剔除有问题的，大概还有15亿张图像用于预训练。

构造一个40M的视觉grounding数据集，在LAION-115M中采样，GLIPv2预测，确保75%的图像都至少有2个边界框。

训练：第一阶段针对image captioning loss，即文本的下一个预测。将CogVLM-17B在15亿个图像文本对上进行了120k迭代训练，bs为8196，得到base模型；预训练第二阶段是Referring Expression Comprehension和image captioning混合训练，15亿图像-文本对，bs为1024，60k迭代，最后30k把图片尺寸从224提升到490，得到CogVLM Grounding model。REC通过给出对象的文本描述，预测图像中的边界框，以VQA的形式进行训练，即Question：对象在哪里？Answer：[[x0，y0，x1，y1]]。可训练参数为65亿，消耗4096个A100/天。

2.3 alignment

对CogVLM进行微调，使其能够与任何主题自由形式指令相对齐。微调之后的模型为CogVLM-chat。

数据：SFT从LLAVA-INstruct、LRV-INstruction、LLaVAR和内部数据集中收集，共计50w个VQA对。SFT至关重要，LLaVA-Instruct由GPT4生成，手动进行了纠错。

训练：8k迭代，bs为640，lr为10-5，warmup迭代次数为50，为了防止过度拟合数据中的文本答案，使用了较小的学习率来更新语言模型，SFT中除了VIT，所有参数都参与训练。

3.experiments