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，...
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...
Qwen-VL 并没有在任何中文定位数据上训练过，但通过中文Caption数据和英文Grounding 数据的训练，可以零样本泛化出中文 Grounding 能力。来源：Qwen-VL 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。来源：Qwen-...
模型 大语言模型LLM: 视觉编码器: 位置感知的视觉语言适配器: 输入输出 训练 预训练 多任务预训练 有监督微调 后续工作: Qwen多模态。 Qwen-VL: ttps://arxiv.org/abs/2308.12966 Qwen-VL是在Qwen-LM(7B)上为基础,增加了 1)视觉感受器 2)输入-输出接口 3)3阶段的训练流程 4)多语言多模态的语料库 Qwen...
就在前不久,阿里宣布开源Qwen-VL,一款支持中英文等多种语言的视觉语言大模型,这也是首个支持中文开放域定位的通用模型。 据官网说明,Qwen-VL不仅支持图像、文本和检测框等输入/输出,还能对输入的图像进行细粒度视觉定位。 什么是细粒度视觉定位?举个简单例子——要让大模型不仅识别出图像中的是一条狗,还要说出这...
阿里巴巴的Qwen-VL模型背后依托的是一种创新的技术架构。该模型基于Qwen-7B和ViT-G构建，采用了一种三阶段的训练方法来优化其性能。初期，通过大量弱监督图像文本对数据进行预训练，对视觉编码器与语言模型进行对齐，旨在弥补训练数据规模不足的问题。随后，通过多任务预训练，Qwen-VL获得了处理视觉问答、图像描述生成、...
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...
目前,通义千问团队以 Apache 2.0 协议开源了 Qwen2-VL-2B 和 Qwen2-VL-7B,开源代码已集成到 Hugging Face Transformers、vLLM 和其他第三方框架中。开发者可以通过 Hugging Face 和魔搭 ModelScope 下载使用模型,也可通过通义官网、通义 APP 的主对话页面使用模型。
IT之家 1 月 28 日消息，阿里通义千问官方今日发文宣布，开源全新的视觉理解模型 Qwen2.5-VL——Qwen 模型家族的旗舰视觉语言模型，推出了 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。IT之家附 Qwen2.5-VL 的主要特点如下：视觉理解：Qwen2.5-VL 不仅擅长识别常见物体，如花、鸟、鱼和昆虫，还能够分析图像中的文本、...