ViT中的Qwen2VLVisionBlock主要是VisionSdpaAttention构成,其中涉及2D-RoPE。 Qwen2VLVisionBlock 2.4.3 Qwen2VLModel Qwen2VLModel生成模块的主干结构,主要包含3D位置编码的生成、DecoderLayer。结构和变量维度如下所示: Qwen2VL Decoder主结构 2.4.3.1 Qwen2VLDecoderLayer Qwen2VDecoderLayer主要包含Qwen2VLSdpaAttent...
与Qwen-VL 一致,Qwen2-VL 也使用特殊符元来区分视觉和文本输入。 符元 <|vision_start|> 和 <|vision_end|> 分别插入图像特征序列的开头和结尾,以界定图像内容。 对话数据。 在对话格式方面,我们使用 ChatML 格式构建指令调优数据集,其中每个交互的语句都用两个特殊符元 (<|im_start|> 和 <|im_end|>) ...
大佬联合精讲CLIP、BLIP、DALL-E、对比学习、SAM、ChatGPT,看这一套教程就够了! 6.3万 107 25:03 App 喂饭教程!25分钟本地部署Qwen2大模型:配置、微调、部署+效果展示,带你训练自己的行业大模型! 1831 0 21:00 App 【Qwen2VL】多模态大模型安装部署与调用指南 | 图像识别 | 视频识别 | 参数全解 |...
与Qwen-VL一样,Qwen2-VL也使用了特殊 Token 来区分视觉和文本输入。在图像特征序列的开始和结束处,插入 Token <|vision_start|>和<|vision_end|>来划分图像内容。 对话数据。在对话格式方面,使用ChatML格式构建指令调优数据集,其中每个交互的语句都使用两个特殊 Token (<|im_start|>和<|im_end|>)来方便对话...
对话数据使用 ChatML 格式,<|im_start|> 和 <|im_end|> 用于标记每个交互的语句。 引入了目标定位(Visual Grounding)和引用定位(Referring Grounding)来帮助模型理解图像中特定区域的文本描述。 1.3 实验结果总结 视觉问答 Qwen2-VL-72B 在多个...
首先配置模型,本教程选择 Qwen2VL-2B-Chat 模型,微调方法修改为 full,针对小模型使用全参微调方法能带来更好的效果。 数据集使用上述下载的 train.json。 可以点击「预览数据集」。点击关闭返回训练界面。 设置学习率为 1e-4,训练轮数为 10,更改计算类型为 pure_bf16,梯度累积为 2,有利于模型拟合。 在其他...
如图1所示,Qwen2-VL的关键改进包括: 在各种分辨率和 aspect ratio 下的最新 AI 理解: Qwen2-VL 在视觉基准测试中实现了领先的性能,包括 DocVQA、InfoVQA、RealWorldQA、MTVQA、MathVista 等。 理解扩展时长视频(20分钟以上): Qwen2-VL 能够理解长度超过 20 分钟的视频,从而提高其进行高质量基于视频的问题回答...
在整个预训练阶段,Qwen2-VL处理了总计1.4万亿个tokens,包括文本tokens和图像tokens。然而,训练过程中仅对文本tokens提供监督。这种对广泛而多样的语言和视觉场景的接触确保模型深入理解视觉和文本信息之间的复杂关系,从而为各种多模态任务奠定坚实基础。 在指令微调阶段,采用ChatML格式构建指令跟随数据集。该数据集不仅包括...
"image":"https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg", }, {"type":"text","text":"Describe this image."}, ], } ] text = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=...
对话数据使用 ChatML 格式,<|im_start|> 和 <|im_end|> 用于标记每个交互的语句。 引入了目标定位(Visual Grounding)和引用定位(Referring Grounding)来帮助模型理解图像中特定区域的文本描述。 1.3 实验结果总结 视觉问答 Qwen2-VL-72B 在多个视觉问答基准(如 RealWorldQA、MMStar 等)中表现出色,通常超越其他现...