CogVLM2学术引用分析：被引文献与相关研究领域图谱

CogVLM2学术引用分析：被引文献与相关研究领域图谱

【免费下载链接】CogVLM2 GPT4V-level open-source multi-modal model based on Llama3-8B 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVLM2

CogVLM2作为GPT-4V级别开源多模态模型，基于Llama3-8B构建，在学术研究领域具有重要影响力。本文将深入分析其被引文献情况及相关研究领域图谱，帮助读者全面了解该模型在学术界的地位和影响范围。

模型基础与学术定位

CogVLM2系列模型是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct开源模型开发的新一代多模态模型。与上一代CogVLM开源模型相比，CogVLM2在多个关键指标上有显著提升，如TextVQA、DocVQA等任务，同时支持8K文本长度和高达1344×1344的图像分辨率，并提供中英文双语版本。

在学术引用方面，CogVLM2的基础研究引用了以下重要文献：

@misc{wang2023cogvlm,
      title={CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models}, 
      author={Weihan Wang and Qingsong Lv and Wenmeng Yu and Wenyi Hong and Ji Qi and Yan Wang and Junhui Ji and Zhuoyi Yang and Lei Zhao and Xixuan Song and Jiazheng Xu and Bin Xu and Juanzi Li and Yuxiao Dong and Ming Ding and Jie Tang},
      year={2023},
      eprint={2311.03079},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

相关研究领域图谱

CogVLM2涉及的研究领域广泛，主要集中在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的交叉领域，即多模态学习。以下是其相关研究领域的主要方向：

图像理解能力研究

CogVLM2在图像理解方面进行了深入研究，参与了多个权威基准测试，如TextVQA、DocVQA、ChartQA等。从以下对比数据可以看出，CogVLM2在多个任务上超越了同类开源模型，甚至在部分指标上接近或超越了闭源模型GPT-4V。

Model	Open Source	LLM Size	TextVQA	DocVQA	ChartQA	OCRbench	MMMU	MMVet	MMBench
CogVLM1.1	✅	7B	69.7	-	68.3	590	37.3	52.0	65.8
LLaVA-NeXT-LLaMA3	✅	8B	-	78.2	69.5	-	41.7	-	72.1
InternVL-1.5	✅	20B	80.6	90.9	83.8	720	46.8	55.4	82.3
GPT-4V	❌	-	78.0	88.4	78.5	656	56.8	67.7	75.0
CogVLM2-LLaMA3 (Ours)	✅	8B	84.2	92.3	81.0	756	44.3	60.4	80.5
CogVLM2-LLaMA3-Chinese (Ours)	✅	8B	85.0	88.4	74.7	780	42.8	60.5	78.9

视频理解能力研究

CogVLM2-Video作为CogVLM2的视频理解版本，通过抽取关键帧的方式实现对连续画面的解读，支持最高1分钟的视频处理。其在视频理解领域的相关研究成果如下：

在MVBench、VideoChatGPT-Bench和Zero-shot VideoQA等数据集上的测试结果显示，CogVLM2-Video在多个指标上表现优异：

Models	VCG-AVG	VCG-CI	VCG-DO	VCG-CU	VCG-TU	VCG-CO	ZS-AVG
IG-VLM GPT4V	3.17	3.40	2.80	3.61	2.89	3.13	65.70
VideoGPT+	3.28	3.27	3.18	3.74	2.83	3.39	61.20
PLLaVA-34B	3.32	3.60	3.20	3.90	2.67	3.25	68.10
CogVLM2-Video	3.41	3.49	3.46	3.87	2.98	3.23	66.60

实际应用与学术影响

CogVLM2的学术影响不仅体现在其被引情况，还反映在其提供的丰富工具和示例代码中，方便研究者进行进一步的学术探索和应用开发。项目结构中的各个模块为不同研究方向提供了支持：

基础演示模块

basic_demo文件夹提供了多种演示示例，包括CLI演示、Web演示和API服务器等，支持多GPU推理和Int4量化，仅需16GB显存即可进行推理。

微调演示模块

finetune_demo文件夹包含基于PEFT框架的高效微调示例，为研究者提供了模型优化和定制的工具。

视频演示模块

video_demo文件夹专注于视频理解任务，提供了CLI演示、Gradio演示和Restful API服务等，方便视频相关研究的开展。

通过这些模块，CogVLM2为学术界提供了一个全面的多模态研究平台，促进了相关领域的发展和创新。随着模型的不断迭代和优化，其在学术研究中的影响力将进一步扩大，为多模态人工智能的发展做出更大贡献。

【免费下载链接】CogVLM2 GPT4V-level open-source multi-modal model based on Llama3-8B 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVLM2