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CogVLM2：推进多模态视觉语言模型以增强图像、视频理解和时序定位在开源应用中的应用这篇来自智谱AI和清华大学的研究论文介绍了CogVLM2家族，即新一代的视觉语言模型，旨在增强图像和视频理解，包括CogVLM2、CogVLM2-Video和GLM-4V等模型。进展包括用于细粒度图像识别的高分辨率架构，探索更广泛的模态，如视觉定位和GUI代理，以及创新的后下采样技术以提高图像处理效率。论文还强调了对开源这些模型的承诺，提供了宝贵的资源以促进视觉语言模型的进一步研究和开发。CogVLM2家族集成了架构创新，包括Visual Expert和高分辨率跨模块，以增强视觉和语言特征的融合。CogVLM2-Video的训练过程包括两个阶段：使用详细的字幕数据和问答数据集进行指导调优，学习率为4e-6；以及在TQA数据集上进行时序定位调优，学习率为1e-6。视频输入处理采用24个连续帧，并在视觉变压器模型中添加卷积层以实现高效的视频特征压缩。阅读我们对此的完整评论：https://www.marktechpost.com/2024/09/08/cogvlm2-advancing-multimodal-visual-language-models-for-enhanced-image-video-understanding-and-temporal-grounding-in-open-source-applications/论文：https://arxiv.org/abs/2408.16500v1GitHub：https://github.com/THUDM/CogVLM2?tab=readme-ov-file
