结论:SFT训练时,混入pure-text数据能够改善模型的遗忘问题,使得多模态模型在纯文本的LLM任务上效果也会降低(类似的结论,在MM1、llava中均有验证) Qwen-VL在纯文本任务上的实验 评测 作者评估了Image Caption、VQA、Refer Expression Comprehension、few-shot learning及Instruction-following(TouchStone\SEED-Bench\MME)等...
三阶段的sft: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. 二阶段任务 query = tokenizer.from_list_format([ {'image': 'https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg'}, # Either a local path or an url {'...
Qwen2-VL是一个重要里程碑。正如DeepSeek为其模型特性开发专有技术一样，Qwen团队也研发了自己的创新技术来提升模型性能。通过Qwen2-VL，阿里云引入了原生动态分辨率等特殊创新，允许处理任何分辨率的图像，动态将其转换为可变数量的视觉标记。为了更好地跨所有模态（文本、图像和视频）对齐位置信息，它使用了多模态旋转...
目前，阿里云与DeepSeek均选择开源路线。阿里云通义团队曾开源Qwen、Qwen1.5、Qwen2及Qwen2.5等四代、数十款模型，国内率先实现“全尺寸、全模态、多场景”开源，全球基于Qwen的衍生模型超过9万个，超越Llama成为全球最大的AI模型族群。以视觉理解模型为例，阿里云曾开源Qwen-VL及Qwen2-VL两代模型，支持开发者在手...
qwen2vl_lora_sft.yaml内容如下 ### model model_name_or_path: ../../pretrain_model/Qwen2-VL-7B-Instruct ### method stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all ### dataset dataset: mllm_demo,identity # video: mllm_video_demo template: qwen2_vl cutoff_len:...
收集并构造了一组多样化的SFT样本，对视觉语言模型进行了初步的对齐处理。可以看到，在主流多模态任务评测和多模态聊天能力评测中，Qwen-VL都取得同期远超同等规模通用模型的表现。Qwen-VL模型开源后，在AI社区受到了广泛的好评和推荐。有网友感慨道，人工智能的下一次进化来了！Qwen-VL模型巧妙地融合了视觉+文本推理，...
再一次升级通义千问视觉语言模型Qwen-VL,继Plus版本之后,又推出Max版本。 Qwen-VL是阿里在2023年8月推出的具备图文理解能力的大模型,基于通义千问语言模型开发。升级后的Qwen-VL视觉水平大幅提升,对很多图片的理解水平接近人类。 并且,还能够支持百万像素以上的高清分辨率图,以及各种极端长宽比的图片。
--model_id_or_path qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct \ --sft_type lora \ --dataset latex-ocr-print#20000 \ --deepspeed default-zero3 如果要使用自定义数据集,只需按以下方式进行指定: # val_dataset可选,如果不指定,则会从dataset中切出一部分数据集作为验证集 ...
Qwen-VL-Chat:在Qwen-VL的基础上,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。训练数据涵盖了QWen-7B的纯文本SFT数据、开源LVLM的SFT数据、数据合成和人工标注的图文对齐数据。 性能评测 阿里云从两个角度评测了两个模型的能力: 1、在英文标准Benchmark上评测模型的基础任务能力。目前评测了四大类多...
Qwen-VL-Max会清晰地给出整套流程的解释,包括每一步之后需要进行的步骤。 小朋友的编程题,它也能正确地理解图中的流程,转换成Python程序。 复制 import random # 初始化变量 my_number = random.randint(1, 10) guess = None # 猜数字循环 while guess != my_number: ...