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...
Qwen-VL是一个预训练模型,通过视觉编码器的连接,它扩展了Qwen-7B(Qwen, 2023)语言模型的视觉能力。经过三阶段训练后,Qwen-VL能够感知和理解多层次的视觉信号。此外,如图2所示,基于Qwen-VL的Qwen-VL-Chat是一个交互式的视觉语言模型,使用对齐机制,支持更灵活的交互,如多图像输入、多轮对话和定位能力。具体来说,Q...
Qwen-VL是一个基于PyTorch的视觉语言模型,如果你想用自己的数据集对Qwen-VL进行微调并遇到多卡训练时的...
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...
视觉大语言模型系列:Qwen-VL论文解读3, 视频播放量 48、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 TalkTalk-AI, 作者简介 听老王聊聊AI的那些事儿!,相关视频:【Grok-Beta 】马斯克为庆祝特朗普当选 宣布【几乎免费的大语言模型API】每月赠送
阶段三:监督微调——将视觉语言模型与人类偏好对齐 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...
技术细节上,Qwen-VL是以Qwen-7B为基座语言模型,在模型架构上引入了视觉编码器ViT,并通过位置感知的视觉语言适配器连接二者,使得模型支持视觉信号输入。 具体的训练过程分为三步: 预训练:只优化视觉编码器和视觉语言适配器,冻结语言模型。使用大规模图像-文本配对数据,输入图像分辨率为224x224。
昨天,阿里巴巴团队重磅推出Qwen-VL-Plus和Qwen-VL-Max模型,这两个模型不仅大幅超越此前所有开源 LVLM 模型的最佳水平,并且在多项图文多模态标准测试中获得了堪比 Gemini Ultra 和 GPT4-v 的水准。 甚至,Qwen-VL-Max 在中文问答、中文文字理解相关的任务上超越了 OpenAI的 GPT4-v 和 Google 的 Gemini-Pro,而且...
在指令微调阶段,团队使用合成标注的对话数据进行指令微调,激发模型的指令跟随和对话能力,得到具有交互能力的 Qwen-VL-Chat 对话模型。 白金泽表示,Qwen-VL 模型的研发难点主要体现在数据、训练、框架三个层面。“数据方面,多模态的数据整理和清洗是个难点,有效的数据清洗可以提高训练效率以及提升最终收敛后的效果。训练...
监督微调:冻结视觉编码器,优化语言模型和适配器。使用对话交互数据进行提示调优,得到最终的带交互能力的Qwen-VL-Chat模型。 研究人员在四大类多模态任务(Zero-shot Caption/VQA/DocVQA/Grounding)的标准英文测评中测试了Qwen-VL。 结果显示,Qwen-VL取得了同等尺寸开源LVLM的最好效果。