【LLM多模态】Cogview3、DALL-E3、CogVLM、LLava模型

note

VisualGLM-6B模型

VisualGLM 是一个依赖于具体语言模型的多模态模型，而CogVLM则是一个更广阔的系列，不仅有基于GLM的双语模型，也有基于Llama2系列的英文模型。这次开源的 17B 模型就是基于Vicuna-7B 的英文模型。

图生文：CogVLM-17B模型

多模态模型CogVLM-17B（开源）：
Github：https://github.com/THUDM/CogVLM
Huggingface：https://huggingface.co/THUDM/CogVLM
魔搭社区：https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogVLM
Paper：https://github.com/THUDM/CogVLM/blob/main/assets/cogvlm-paper.pdf

开源的对应模型：

0. 直接部署推理模型

# CUDA >= 11.8
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download en_core_web_sm
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所有的推理代码都位于 basic_demo/ 目录下。请在进行进一步操作之前，先切换到这个目录。

Situation 2.1 CLI (SAT version)

注：这里的SAT是指使用了SwissArmyTransformer库。

通过以下方式运行CLI演示：

# CogAgent
python cli_demo_sat.py --from_pretrained cogagent-chat --version chat --bf16  --stream_chat
python cli_demo_sat.py --from_pretrained cogagent-vqa --version chat_old --bf16  --stream_chat

# CogVLM
python cli_demo_sat.py --from_pretrained cogvlm-chat --version chat_old --bf16  --stream_chat
python cli_demo_sat.py --from_pretrained cogvlm-grounding-generalist --version base --bf16  --stream_chat
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该程序将自动下载卫星模型并在命令行中进行交互。您可以通过输入指令并按回车来生成回复。输入clear 以清除对话历史，输入stop 以停止程序。

我们也支持模型并行推理，该推理将模型分割到多个（2/4/8）GPU上。使用 --nproc-per-node=[n] 控制使用的GPU数量。

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=2 cli_demo_sat.py --from_pretrained cogagent-chat --version chat --bf16
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• 如果你想手动下载权重，你可以用模型路径替换 --from_pretrained 后的路径。

• 我们的模型支持SAT的4位量化和8位量化。你可以将 --bf16 更改为 --fp16, 或 --fp16 --quant 4, 或 --fp16 --quant 8.

  例如

  python cli_demo_sat.py --from_pretrained cogagent-chat --fp16 --quant 8 --stream_chat
  python cli_demo_sat.py --from_pretrained cogvlm-chat-v1.1 --fp16 --quant 4 --stream_chat
  # In SAT version，--quant should be used with --fp16
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• 该程序提供以下超参数来控制生成过程：

  usage: cli_demo_sat.py [-h] [--max_length MAX_LENGTH] [--top_p TOP_P] [--top_k TOP_K] [--temperature TEMPERATURE]
  
  optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --max_length MAX_LENGTH
                          max length of the total sequence
  --top_p TOP_P         top p for nucleus sampling
  --top_k TOP_K         top k for top k sampling
  --temperature TEMPERATURE
                          temperature for sampling
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• 点击 这里 查看不同模型与 --version 参数之间的对应关系的对应关系。

Situation 2.2 CLI (Huggingface version)

通过以下方式运行CLI演示：

# CogAgent
python cli_demo_hf.py --from_pretrained THUDM/cogagent-chat-hf --bf16
python cli_demo_hf.py --from_pretrained THUDM/cogagent-vqa-hf --bf16

# CogVLM
python cli_demo_hf.py --from_pretrained THUDM/cogvlm-chat-hf --bf16
python cli_demo_hf.py --from_pretrained THUDM/cogvlm-grounding-generalist --bf16
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• 如果你想手动下载权重，你可以将 --from_pretrained 后的路径替换为模型路径。

• 你可以将 --bf16 更改为 --fp16, 或者 --quant 4。例如，我们的模型支持Huggingface的4-bit quantization:

  python cli_demo_hf.py --from_pretrained THUDM/cogvlm-chat-hf --quant 4
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Situation 2.3 Web Demo

我们还提供了一个基于Gradio的本地网络演示。首先，通过运行 pip install gradio 来安装Gradio。然后下载并进入这个仓库，运行 web_demo.py。

python web_demo.py --from_pretrained cogagent-chat --version chat --bf16
python web_demo.py --from_pretrained cogagent-vqa --version chat_old --bf16
python web_demo.py --from_pretrained cogvlm-chat-v1.1 --version chat_old --bf16
python web_demo.py --from_pretrained cogvlm-grounding-generalist --version base --bf16
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1. 模型架构

思想：视觉优先
之前的多模态模型：通常都是将图像特征直接对齐到文本特征的输入空间去，并且图像特征的编码器通常规模较小，这种情况下图像可以看成是文本的“附庸”，效果自然有限。

模型共包含四个基本组件：ViT 编码器，MLP 适配器，预训练大语言模型（GPT-style）和视觉专家模块。

• ViT编码器：在 CogVLM-17B 中，采用预训练的 EVA2-CLIP-E。也就是上图将图片进入vit encoder编码
• MLP 适配器：MLP 适配器是一个两层的 MLP（SwiGLU），用于将 ViT 的输出映射到与词嵌入的文本特征相同的空间。
• 预训练大语言模型：CogVLM 的模型设计与任何现有的 GPT-style的预训练大语言模型兼容。具体来说，CogVLM-17B 采用 Vicuna-7B-v1.5 进行进一步训练；也选择了 GLM 系列模型和 Llama 系列模型做了相应的训练。
• 视觉专家模块：在每层添加一个视觉专家模块，以实现深度的视觉 - 语言特征对齐。具体来说，每层视觉专家模块由一个 QKV 矩阵和一个 MLP 组成。

训练方式：

• 模型在15亿张图文对上预训练了4096个A100*days，并在构造的视觉定位（visual grounding）数据集上进行二阶段预训练。
• 在对齐阶段，CogVLM使用了各类公开的问答对和私有数据集进行监督微调，使得模型能回答各种不同类型的提问。

class CogVLMModel(LLaMAModel):
    def __init__(self, args, transformer=None, parallel_output=True, **kwargs):
        super().__init__(args, transformer=transformer, parallel_output=parallel_output, **kwargs)
        self.image_length = args.image_length
        self.add_mixin("eva", ImageMixin(args))
        self.del_mixin("mlp")
        self.add_mixin("mlp", LlamaVisionExpertFCMixin(args.hidden_size, args.inner_hidden_size, args.num_layers, 32))
        self.del_mixin("rotary")
        self.add_mixin("rotary", LlamaVisionExpertAttnMixin(args.hidden_size, args.num_attention_heads, args.num_layers, 32))

    @classmethod
    def add_model_specific_args(cls, parser):
        group = parser.add_argument_group('CogVLM', 'CogVLM Configurations')
        group.add_argument('--image_length', type=int, default=256)
        group.add_argument('--eva_args', type=json.loads, default={})
        return super().add_model_specific_args(parser)

    def forward(self, input_ids, vision_expert_mask, image_embed_mask, **kwargs):
        if input_ids.shape[1] > 1:
            return super().forward(input_ids=input_ids, vision_expert_mask=vision_expert_mask, image_embed_mask=image_embed_mask, **kwargs)
        return super().forward(input_ids=input_ids, **kwargs)


class FineTuneTrainCogVLMModel(CogVLMModel):
    def __init__(self, args, transformer=None, parallel_output=True, **kw_args):
        super().__init__(args, transformer=transformer, parallel_output=parallel_output, **kw_args)
        self.args = args
        # If you want to use model parallel with a mp_size=1 checkpoint, and meanwhile you also want to use lora,
        # you have to add_mixin after loading model checkpoint.
        
    @classmethod
    def add_model_specific_args(cls, parser):
        group = parser.add_argument_group('CogVLM-finetune', 'CogVLM finetune Configurations')
        group.add_argument('--pre_seq_len', type=int, default=8)
        group.add_argument('--lora_rank', type=int, default=10)
        group.add_argument('--use_ptuning', action="store_true")
        group.add_argument('--use_lora', action="store_true")
        group.add_argument('--use_qlora', action="store_true")
        group.add_argument('--layer_range', nargs='+', type=int, default=None)
        return super().add_model_specific_args(parser)
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2. 模型效果

CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。训练的 CogVLM-17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。这些基准大致分为三类（共 14 个），包括图像字幕（Image Captioning）、视觉问答（Visual QA）、视觉定位（Visual Grounding）。

3. 训练数据：CogVLM-SFT-311K

CogVLM-SFT-311K：CogVLM SFT 中的双语视觉指令数据集
链接： CogVLM-SFT-311K

CogVLM-SFT-311K 是在训练 CogVLM v1.0 最初版本时使用的主要对齐语料库。此数据集的构建过程如下：

1. 从开源的 MiniGPT-4 中选取了大约3500个高质量数据样本，称为 minigpt4-3500。
2. 将 minigpt4-3500 与 Llava-Instruct-150K 整合，并通过语言模型翻译获得中文部分。
3. 发现在 minigpt4-3500 和 Llava-instruct 的详细描述部分存在许多噪声。因此，我们纠正了这两部分的中文语料，并将纠正后的语料重新翻译成英语。

数据集信息

数据集共有三个文件夹，分别对应混合 minigpt4-3500 与llava混合的一部分数据集，llava 单论对话和多轮对话数据集。其布局如下：

.CogVLM-SFT-311K
├── llava_details-minigpt4_3500_formate
├── llava_instruction_multi_conversations_formate
└── llava_instruction_single_conversation_formate
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在开源的数据中，数据集按照以下格式分布

.llava_details-minigpt4_3500_formate
├── images
│   └── 00000001.jpg
└── labels
    └──  00000001.json
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其中，images存储图像数据，而labels存储这张图像对应的描述或对话。

数据集数量

• llava_details-minigpt4_3500_formate 22464 张图片和描述
• llava_instruction_muti_conversations_formate 56673 张图片和多轮连续对话
• llava_instruction_single_conversation_formate 76634 张图片和单轮对话

数据集格式

图像描述 Caption 格式：

{
  "captions": [
    {
      "role": "caption",
      "content": "这张照片展示了一男一女，他们都穿着红嘿色衣服，坐在桌子旁，在参加活动时面带微笑。这对情侣正在一起摆姿势，背景中还有其他人。在整个场景中可以看到另外几个人，一些人坐在附近的桌子旁，另一些人坐得离这对夫妇更近。各种餐桌设置，如酒杯和杯子，被放置在桌子上。排在最前面的男子打着领带。"
    }
  ]
}
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图像对话 Json 格式：

{
    "conversations": [
      {
        "role": "user",
        "content": "在尝试保持这个浴室有序时可能会遇到哪些挑战？",
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "在尝试保持这空间和各种物品的存在，例如杯子和手机占用了可用的空间。在图像中，浴室柜台上只有一个水槽可用，这导致多个用户可能必须共享空间放置自己的物品。这可能导致杂乱和混乱外的储物解决方案，如架子、橱柜或墙壁挂架，以保持浴室有序并最小化柜台上的杂乱。"
      },
    ]
}
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4. 代码实践

（1）环境准备和数据处理

# 启动docker环境
docker run -i -t --gpus "device=all" --shm-size="10gb" -v /zhipu-data/official_pretrains/sat_home/:/.sat_models -v ./checkpoints/:/checkpoints/ -v ./examples/:/test/ cogvlm_cuda:v2.0 "/usr/bin/bash"
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示例数据：

project dir
... ...
---- scripts
---- examples
-- example_inputs.jsonl
-- 1.png
-- 2.jpeg
-- 3.jpg
-- 4.jpg
-- 5.jpg
-- 6.jpg
example_inputs.jsonl
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image键值为项目路径：

{"id":1, "prompt": "Describe this image", "text": "answer", "image": "examples/1.png"}
{"id":2, "prompt": "what did Musk talk about?", "text": "answer", "image": "examples/2.jpeg"}
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处理数据的脚本split_dataset.py文件：

import os
import shutil

def find_all_files(path, suffix=".jpg"):
    target_files = []
    for cur_dir, _, files in os.walk(path, followlinks=True):
        for f in files:
            if f.endswith(suffix):
                target_files.append(os.path.join(cur_dir, f))
    print(f'find {len(target_files)} files...')
    return target_files

all_files = find_all_files('archive')
os.makedirs("archive_split", exist_ok=True)
os.makedirs("archive_split/train", exist_ok=True)
os.makedirs("archive_split/valid", exist_ok=True)
os.makedirs("archive_split/test", exist_ok=True)

import random
random.seed(2023)
random.shuffle(all_files)
train = all_files[:8000]
valid = all_files[8000:8000+500]
test = all_files[8000+500:8000+500+1500]

print("building train")
for file in train:
    shutil.move(file, os.path.join("archive_split/train", file.split("/")[-1]))
print("building valid")
for file in valid:
    shutil.move(file, os.path.join("archive_split/valid", file.split("/")[-1]))
print("building test")
for file in test:
    shutil.move(file, os.path.join("archive_split/test", file.split("/")[-1]))
print("done")
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（2）模型训练

bash scripts/finetune_official.sh 8 1 /.sat_models cogvlm-base-490 base 2088 10 /test 40 20 20  "/checkpoints" 8 expert
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注意对应的参数：

• NUM_GPUS_PER_WORKER=$1：当前节点训练使用的gpu数量
• MP_SIZE=$2：模型并行数
• SAT_HOME=$3：挂载sat home到docker后的当前路径
• MODEL_TYPE=$4：[cogvlm-base-224, cogvlm-base-490, cogvlm-chat-v1.1, cogvlm-grounding-generalist] 当前实例使用base-490
• VERSION=$5：[base,chat,vqa]chat会提供更详细的回答，vqa只回答一个字
• MAX_LENGTH=$6：最长seq字符长度
• LORA_RANK=$7：lora_rank 越大投入资源越多，设置为-1时不使用lora
• TRAIN_DATA=$8：挂载训练数据路径到docker后的路径
• TRAIN_ITERS=$9：训练步数
• SAVE_INTERVAL=${10}：保存间隔，如果不想保存中间结果可输入一个极大值
• EVAL_INTERVAL=${11}：eval间隔
• SAVE_PATH=${12}：ckpt保存文件夹路径，包括中间模型ckpt和merged_lora模型ckpt
• BATCH_SIZE=${13}：batch size
• TRAINABLE=${14}：可训练参数设置[‘expert’,‘all’]：'expert’只训练visual expert参数，设置’all’且loar_rank=-1时训练全部参数。

（3）模型推理

• cogvlm-chat 用于对齐的模型，在此之后支持像 GPT-4V 一样的聊天。
• cogvlm-base-224 文本-图像预训练后的原始权重。
• cogvlm-base-490 从 cogvlm-base-224 微调得到的 490px 分辨率版本。
• cogvlm-grounding-generalist 这个权重支持不同的视觉定位任务，例如 REC、Grounding Captioning 等。

参数说明：
–from_pretrained：ckpt路径
–version：版本，与训练时版本对应
–english：输入/输出时为英文
–bf16/fp16：与训练时对应
–no_prompt：是否不要prompt

/usr/bin/python3 cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-base-224_path --version base --english --bf16 --no_prompt
/usr/bin/python3 cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-base-490_path --version base --english --bf16
/usr/bin/python3 cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-chat_path --version chat --english --bf16
/usr/bin/python3 cli_demo.py --from_pretrained cogvlm-grounding-generalist_path --version base --english --bf16
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5. 处理的任务

这些任务主要是基于图像理解和语言生成的任务：

• 图像字幕任务(Image Captioning)：根据给定的图片生成描述图片内容的自然语言句子。数据集包括COCO、Flickr30K等，这些数据集包含了数十万张图片，每张图片都有人工生成的多个描述。
• 视觉问答任务(Visual Question Answering, VQA)：根据给定的图片和关于图片内容的问题，生成回答问题的自然语言文本。数据集包括VQAv2、OKVQA等，这些数据集包含了数百万个图像-问题-答案三元组。
• 视觉定位任务(Visual Grounding)：确定文本中提到的目标和图像中的具体位置区域之间的对应关系。数据集包括Visual7W、RefCOCO系列等。例如，模型需要从给定的图像中定位出文本提到的对象。
• 图像字幕任务(Grounded Captioning)：生成图像的描述句子，其中每个名词短语的对应对象在图像中用边界框标注。数据集包括Flickr30K Entities。
• 定位描述生成任务(Referring Expression Generation, REG)：为图像中的每个边界框生成描述其内容的文本表达。数据集包括VisualGenome。
• 定位描述理解任务(Referring Expression Comprehension, REC)：根据文本描述的内容在图像中定位出对应区域。数据集包括RefCOCO系列。

这些任务在图像-语言建模的下游应用中扮演重要角色，需要模型理解深层的视觉语义信息。其中，视觉定位任务比较独特，需要确保文本描述与图像区域之间的对齐匹配。

6. 注意事项

选择适合的模型：由于模型功能的差异，不同的模型版本可能会有不同的文本处理器 --version，这意味着使用的提示格式会有所不同。

文生图：CogView3模型

链接：https://github.com/THUDM/CogView

DALL-E3模型

论文：https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf

LLava模型

论文：https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdf

minigpt-4模型

论文：https://arxiv.org/pdf/2304.10592.pdf

CogVideo模型

论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.15868
代码链接：https://github.com/THUDM/CogVideo

模型训练方法：

• 首先基于本文作者团队提出的文本合成图像模型CogView2，CogView2是一个包含60亿参数的预训练transformer模型，CogVideo可以看做是CogView2的视频升级版本，CogVideo共有94亿个参数，并在540万个文本视频对上进行了训练。
• CogVideo的训练主要基于本文提出的多帧分层生成框架，具体来说就是先根据CogView2通过输入文本生成几帧图像，然后再根据这些图像进行插帧提高帧率完成整体视频序列的生成。为了更好的在嵌入空间中对齐文本和视频片段，提高模型对文本预训练知识的迁移，作者提出了一种双通道注意力机制来提高性能。
• 此外为了应对模型超大的参数和长视频序列的存储压力，作者将Swin Transformer[4]中的滑动窗口引入到了本文的自回归视频生成任务中

多帧率分层训练方法：

网易伏羲-丹青模型

丹青模型基于原生中文语料数据及网易自有高质量图片数据训练，与其他文生图模型相比，丹青模型的差异化优势在于对中文的理解能力更强，对中华传统美食、成语、俗语、诗句的理解和生成更为准确。比如，丹青模型生成的图片中，鱼香肉丝没有鱼，红烧狮子头没有狮子。基于对中文场景的理解，丹青模型生成的图片更具东方美学，能生成“飞流直下三千尺”的水墨画，也能生成符合东方审美的古典美人。

Intern系列模型

链接：https://github.com/InternLM/InternLM

InternVL-6B模型

以不到1/3的参数量超越视觉模型标杆谷歌ViT-22B，在MMBench等评测上比肩GPT-4V和GeminiPro

InternLM-XComposer2模型

链接：https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer
能力全面升级，支持个性化高质量图文创作,图文理解和创作能力领先开源社区

浦医2.0(OpenMEDLab2.0)模型

首个医疗多模态基础模型群，参数规模扩展至200亿，涵盖10余种医疗数据模态，赋能合作医疗机构助力智慧医疗应用场景建设

书生·筑梦(Vchitect)模型

首个支持分钟级视频故事生成的开源文生视频大模型，在多镜头一致性上表现出色.

AnimateDiff模型

通过SparseCtrl支持对视频动效生成更灵活的控制，被用于制作《枕着光的她》中的AI视频，登上2024年yscw舞台

MiniGPT-4模型

三部分组成：预训练的大语言模型 Vicuna[39]，预训练的视觉编码器以及一个单一的线性投影层。

其他多模态模型

Reference

[1] https://github.com/THUDM/CogVLM
[2] CogVLM：智谱AI 新一代多模态大模型
[3] CogView：通过Transformer掌握文本到图像的生成
[4] 清华联合BAAI提出第一个开源预训练文本视频生成模型CogVideo
[5] OpenAI最新的文本生成图像大模型DALL·E3
[6] （2023，DALL-E3，两步微调，标题重建）通过更好的标题改进图像生成
[7] AI作画如此简单(7)：解读 CogView
[8] cogvlm微调数据：https://huggingface.co/datasets/THUDM/CogVLM-SFT-311K
[9] https://huggingface.co/THUDM/CogView2
[10] Zhu, D., Chen, J., Shen, X., Li, X., & Elhoseiny, M. (2023). MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2304.10592.
[11] Liu, H., Li, C., Wu, Q., & Lee, Y. J. (2023). Visual Instruction Tuning. arXiv:2304.08485.
[12] 大规模语言模型：从理论到实践.张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁
[13] SwissArmyTransformer瑞士军刀工具箱使用手册
[14] https://github.com/gscr10/SwissArmyTransformer/tree/main/SwissArmyTransformer
[15] 原创AI：上海AI实验室近期科研成果速览
[16] https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer
[17] 多模态大模型进展：https://mm-llms.github.io/posts/getting-started/
[18] 【vlm多模态大模型】minigpt-4详细解析