Qwen-VL训练流程 整体看,Qwen-VL由2个预训练(预训练和多任务预训练)、1个SFT组成,三个阶段的对比如下: Qwen-VL各阶段对比 数据格式-Multi-task Pretraining 多任务预训练阶段,7个任务的数据格式如下。其中,只有蓝色部分作为gt,参与loss计算(grounding任务中,<box></box>的token也参与计算) Multi-task Pretrain...
结果表明,我们的Qwen-VL和Qwen-VL-Chat在两项任务上都取得了明显优于以前的通用模型的结果。具体来说,在零样本图像字幕任务上,Qwen-VL在Flickr30K karpathy-test split上实现了最先进的性能(即,85.8 CIDEr得分),甚至超过了具有更多参数的以前通用模型(例如,具有800亿参数的Flamingo-80B)。 在通用VQA基准上,我们...
运行命令 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml 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: ...
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，推进了多模态人工智能发展。还有网友表示，通义千问团队的工作非常出色和...
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...
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。
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,...
Here we provide a script for supervised finetuning Qwen2-VL with LLaMA-Factory <https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory>. This script for supervised finetuning (SFT) has the following features: Support multi-images input; Support single-GPU and multi-GPU training; Support full-parameter tu...
通过这些处理步骤,Qwen-VL模型能够有效地处理边界框的输入,从而增强了模型对细节的理解和定位能力。 section2-Training 在"Training"部分,文章详细介绍了Qwen-VL模型的训练过程,包括三个阶段:预训练的两个阶段和最后的SFT。 预训练阶段(3.1) We freeze the large language model and only optimize the vision encoder...