Qwen-VL是由阿里云开源的一个视觉语言大模型(LVLM),具有以下特点:1. 支持多语言(主要是中英文);2. 支持输入为多张图;3.可以对图片进行更加细粒度的识别,相比于其他的LVLM来说他支持的分辨率更高; 一、模型结构 在模型结构上,Qwen-VL主要包括了三个部分:LLM(用Qwen-7B进行的初始化)、图像编码器(ViT,采用Ope...
今天,我们来聊聊Qwen-VL,这个在当时可是能和GPT4匹敌的多模态大模型。 模型结构 🏛️ 大型语言模型:Qwen-7B作为基础语言模型,真的是相当强大。 视觉编码器:采用了ViT结构,初始化了Openclip的ViT-bigG,视觉编码器的输入图像分辨率是224×224。 视觉语言适配器(模态对齐):通过交叉注意力模块,使用一组可训练的向...
最近看到有新闻说,Apple选择阿里云 作为中国地区的AI提供商,而阿里云正好发布了Qwen2.5-VL视觉模型,这会不会是为此而做的铺垫呢?今天来带大家一起解析这个新开源模型,中国不止DeepSeek,Qwen也很不错。 GitHub 链接:https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL...
随后在8月底，阿里云再次推出视觉语言大模型Qwen-VL。Qwen-VL基于Qwen-7B为基座语言模型研发，支持图像、文本、检测框等多种输入，并且在文本之外，也支持检测框输出。从demo展示中来看，Qwen-VL身兼多种能力，中英文对话、代码图像理解都来得：对于阿里的一系列Qwen开源大模型感兴趣的，可以去项目主页试玩一波了~试玩...
Qwen2.5-VL系列多模态视觉模型评测,Qwen2.5-VL-3B-Instruct本地一键包,大模型视觉理解Qwen2.5-VL-3B-Instruct本地一键包:https://pan.quark.cn/s/9fa45193c954, 视频播放量 18449、弹幕量 2、点赞数 177、投硬币枚数 62、收藏人数 116、转发人数 17, 视频作者 刘悦的技术博
Qwen-VL-Chat: 在 Qwen-VL 的基础上,我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL-Chat,它支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。 2.2 Qwen-VL 原理 Qwen-VL模型网络包括视觉编码器(Vision Encoder)、视觉语言适配器(VL Adapter)、语言模型(LLM)三部分,其中编码器1.9B、视觉语言适...
Qwen2-VL 延续了 ViT 加 Qwen2 的串联结构,三个尺寸的模型都采用了 600M 规模大小的 ViT,支持图像和视频统一输入。研发团队还在架构上作了两大改进: 一是实现了对原生动态分辨率的全面支持,不同于上代模型,Qwen2-VL 能够处理任意分辨率的图像输入,这一设计模拟了人类视觉感知的自然方式,赋予模型处理任意尺寸图像...
🔍Qwen-VL模型是一个基于Qwen-7B多模态扩展的Adapter Style多模态大模型。它使用ViT-bigG作为视觉部分,通过和标记来处理图像,并支持局部框和引用框的标注,与KOSMOS-2相似,框坐标采用(X_topleft,Y_topleft)和(X_bottomright,Y_bottomright)格式。🖼️模型中还引入了Position-aware Vision-Language Adapter,用于...
Qwen-VL 以 Qwen-7B 为基座语言模型，在模型架构上引入视觉编码器，使得模型支持视觉信号输入，该模型支持的图像输入分辨率为 448，此前开源的 LVLM 模型通常仅支持 224 分辨率。官方表示，该模型可用于知识问答、图像标题生成、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等场景，在主流的多模态任务评测和多模态聊天能力评测...
模型介绍 QWEN-VL的结构 文本编码器:LLM,千问的7.7B的参数 视觉编码器:ViT, 初始参数为open-clip的vit-big-g, patch的stride为14, 图片的固定序列长度为256 图文的Adapter适配器: 位置相关的CrossAtt(VL-Adapter), 图片向文本端的靠齐 CrossAtt部分:一组可学习的固定大小的初始参数组为query,图片的编码的输出...