Qwen-VL多模态大模型的微调与部署 1. Qwen-VL简介 Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model, LVLM)。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。 Qwen-VL-Chat = 大语言模型(Qwen-7B) + 视觉图片特征编码器(Openclip ViT-bigG) + 位置感知视觉语言...
我们在附录中详细描述了更多的超参数。 表3:Qwen-VL多任务预训练数据详细信息。内部数据不包括来自阿里巴巴产品或服务的数据 3.3 监督微调 在这个阶段,我们通过指令微调对Qwen-VL预训练模型进行了微调,以增强其遵循指令和对话能力,得到交互式的Qwen-VL-Chat模型。多模态指令调谐数据主要来自通过LLM自我指令生成的字幕...
"value": "我是Qwen-VL,一个支持视觉输入的大模型。" } ] }, {"id": "identity_1", "conversations": [ {"from": "user", "value": "Picture 1: https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg\n图中的狗是什么品种?" }, {"from": "assistant", "value": ...
如果可能,尝试简化模型结构或者使用模型剪枝技术来减少模型的参数数量和显存占用。 使用更大的GPU或者分布式训练: 如果上述方法都不能解决问题,可能需要考虑使用更大显存的GPU,或者在多台机器上进行分布式训练。 在实施这些解决方案时,需要注意调整超参数并监控显存使用情况,以找到最佳的平衡点。同时,也要确保你的代码正...
在这个示例中,我们首先加载数据集,然后定义Qwen-VL模型。接下来,我们定义训练策略和优化器,并使用Trainer类进行模型训练。在训练过程中,我们可以根据实际情况调整超参数和训练策略,以获得更好的性能。总结:微调多模态模型Qwen-VL时需要注意数据预处理、标签一致性、模态融合方式、训练策略和评估指标等方面的问题。通过合...
Stage 3:指令微调,训练Cross-Attention和QwenLM,冻结ViT。 Qwen-VL的训练参数设置 训练数据: 第一个阶段使用image-text pairs数据,77.3%英文、22.7%中文,一共14亿数据训练,图片size=224*224. Stage 1 dataset 第二个阶段使用质量更高的image-text pairs数据,包含7个任务,图像size=448*448. 在同一个任务下构造...
展示如何通过 Unsloth 高效微调 Qwen 2VL 模型,提升数学公式识别能力,并结合 LaTeX OCR 数据集 进行训练。同时,我们将探讨如何应用 Llama 3.2 Vision 模型 在医学影像分析中构建智能 AI 应用。通过这两个实用场景,您将学习如何优化多模态模型以解决复杂的公式解析和医学影像任务。
Qwen-VL的整体网络架构由三个组件组成,模型参数的详细信息如表1所示:1> 大型语言模型:Qwen-VL采用了一...
GitHub地址:https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL 1、主要增强功能: >> 各种分辨率和比例图像的SoTA理解: Qwen2-VL在视觉理解基准测试中实现了最先进的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。 >> 理解超过20分钟的视频: 通过在线流媒体能力,Qwen2-VL可以通过高质量的视频问答、对话、内容创作等方式...