Qwen2-VL 的差异: 尽管 Qwen2-VL 在学术基准测试中表现强劲,但在人类评估中相对表现较差。 英伟达:NVLM 3.1 三种不同的特征融合框架 3.1.1 共享视觉编码器 NVLM 系列模型的所有架构共都使用了一个固定分辨率的视觉编码器(InternViT-6B-448px...
多语言文本识别:Qwen2-VL在多语言OCR任务中超越了其他模型,包括GPT-4o,展现了其强大的文本识别能力。 数学推理:在MathVista和MathVision等数据集上,Qwen2-VL在数学推理任务中的表现超越了其他模型。 视频理解:在多个视频理解基准(如MVBench、PerceptionTest等)上,Qwen2-VL-72B展现了强大的视频理解能力,尤其在处理...
Qwen2-VL 系列包含 3 种尺寸的模型,分别是 Qwen2-VL-2B、Qwen2-VL-7B 和 Qwen2-VL-72B。 表格1列出了超参数和重要信息。 值得注意的是,Qwen2-VL 在各种规模的 LLM 中采用了一个 6.75 亿参数的 ViT,确保无论 LLM 的规模如何,ViT 的计算量始终保持不变。 2.1模型架构 图2说明了 Qwen2-VL 的综合结构。
这里指定--max-model-len=2048是因为Qwen2-7B-Instruct模型的最大长度为128K,防止vLLM初始化KV缓存时消耗资源过大。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct --served-model-name Qwen2-7B-Instruct --max-model-len=2048 1. 加载完毕后出现如下信...
阿里发布最强开源多模态模型Qwen2-VL,支持实时视频对话 00:00 00:11 打开凤凰新闻客户端 提升3倍流畅度 此次发布的Qwen2共有2B、7B、72B三个版本,其中2B和7B版本已可下载并免费商用(Apache 2.0),72B则通过API提供。 目前开源代码已集成到Hugging Face Transformers、vLLM等第三方框架中。
Qwen2-VL系列在各类多模态基准测试中表现出色,特别是Qwen2-VL-72B模型,其性能与领先模型如GPT-4o和Claude3.5-Sonnet相当,超越了其他通用模型。 方法 Qwen2-VL系列由三种大小的模型组成,分别为Qwen2-VL-2B、Qwen2-VL-7B和Qwen2-VL-72B。下表1列出了超参数和重要信息。Qwen2-VL在各种规模的LLM中采用了675M参...
我们加载模型,这里使用的是Qwen2-VL 2B。您可以试试Qwen2-VL 7B,以及可通过API获取的72B版本(哇!)。 从transformers库导入Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor 从qwen_vl_utils模块导入process_vision_info # 使用预训练模型初始化model ...
我们开源了Qwen2-VL-2B和Qwen2-VL-7B,使用Apache 2.0许可证,并发布了Qwen2-VL-72B的API!该开源集成到Hugging Face Transformers、vLLM及其他第三方框架中。希望你喜欢! 3、性能 图像基准测试 视频基准测试 代理基准测试 SR、GC、TM和EM分别表示成功率、目标条件成功、类型匹配和精确匹配。
ModelScope的vllm 0.5.2 还是不支持 Qwen2-7B吗？"ModelScope的vllm 0.5.2 还是不支持 Qwen2-...
Qwen2-VL 提供了不同规模的模型,包括 2B、7B 和 72B 参数的版本,其中 2B 和 7B 版本已可下载并免费商用(Apache 2.0),72B 则通过 API 提供。开源代码已集成到 Hugging Face Transformers、vLLM 等第三方框架中,便于开发者使用和集成。 Qwen2-VL 的应用场景广泛,包括但不限于内容创作、教育辅助、多语言翻译与...