阿里巴巴开源多模态大模型-Qwen-VL系列论文精读（一）

最新推荐文章于 2025-10-09 12:16:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-09 12:16:32 发布 · 1.1k 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#多模态大模型 #Qwen #大模型 #MLLM

阿里巴巴开源多模态大模型-Qwen-VL系列论文精读（一）

论文:Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond

地址：https://github.com/QwenLM

总结：Qwen VL是一种旨在感知和理解文本和图像的大规模视觉语言模型（LVLM）。以Qwen LM为基础，通过精心设计的（i）visual receptor、（ii）input-output interface,、（iii）三阶段训练pipeline和（iv）multilingual multimodal cleanedcorpus赋予它视觉能力。除了传统的图像描述和问答之外，我们还通过对齐image-caption-box来实现Qwen VL的visual grounding和文本阅读能力。

2. Methodology

2.1 Model Architecture

Qwen-VL的网络架构由三部分组成，模型参数的详细信息显示在表1中：

图片

大型语言模型Large Language Model：Qwen VL使用Qwen-7B作为其语言模型，

最低0.47元/天 解锁文章
VLM 系列——Qwen-VL 千问—— 论文解读
TigerZ*的博客
01-28 3421
Qwen-VL表示多任务训练后的模型，Qwen-VL-chat是基于Qwen-VL的指令调优（第三阶段SFT——监督微调）后的视觉语言聊天机器人。
VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读——前瞻（源码解读）
TigerZ*的博客
09-10 1161
Qwen2 VL 是一系列多模态大型语言模型（MLLM），其中包括2B、7B、72B三个版本，整体采用视觉编码器+LLM形式（可以认为没有任何投射层）。该模型能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型，具备图片描述、单图文问答、 多图问对话、视频理解对话 、json格式、多语言、agent、高清图理解。Qwen2-VL-2B可以轻松地在现代手机上本地进行推理。比较创新的是图像缩放方式+3D LLM位置编码。
【多模态大模型】QWen2.5 VL 论文解读
songxia928_928的博客
03-12 4321
回到文章“Qwen2.5-VL Technical Report”，文章介绍了Qwen2.5-VL视觉语言模型，通过优化架构、改进训练方法和扩充数据，提升多模态理解与交互能力，在多任务中表现出色。研究背景与问题：大视觉语言模型（LVLMs）整合视觉感知和自然语言处理，推动了人工智能在多领域的发展，但当前模型存在计算复杂、上下文理解有限、细粒度视觉感知差和处理不同长度序列表现不稳定等问题。Qwen2.5-VL旨在解决这些问题，探索细粒度感知能力，增强多模态推理，打造更强大的视觉语言模型。贡献架构创新优化。
Qwen3-VL 全面解析：从 Qwen2-VL → Qwen2.5-VL → Qwen3-VL 的三代进化
最新发布
m0_38097087的博客
10-09 5160
是目前 Qwen 家族最强的视觉-语言模型，支持，上下文长度，视频理解更强，更稳，OCR 扩到；适合复杂多模态工作流与视频/长文档检索总结。在 2 代基础上大幅增强等能力；开源有等尺寸可选，并提供。的核心创新是与，统一处理，提供尺寸，奠定了后续系列的高分辨率与视频建模底座。
VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读
TigerZ*的博客
09-30 1294
qwen2-vl 是一系列多模态大型语言模型（MLLM），其中包括2B、7B、72B三个版本，整体采用视觉编码器（标准VIT输出后面接patch merger ）+ LLM形式。比较创新的是统一视觉处理方式（3D CNN统一视频、图片）+图像缩放方式（自适应缩放）+3D LLM位置编码。能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型，具备图片描述、单图文问答、 多图问对话、视频理解对话 、json格式、多语言、agent、高清图理解（代码编写和debug论文暂时未提）。
多模态模型基础
谁怕平生太急
06-04 2357
ViT的位置编码：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44166630/article/details/127429697QwenVL发布：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-vl/
【论文小记】Qwen-VL
Cocolada 的博客
01-23 901
该文为阿里的 Qwen 系列的视觉拓展。以下仅为个人理解，请以原文为准。
《Qwen2-VL》论文精读【上】：发表于2024年10月 Qwen2-VL 迅速崛起 | 性能与GPT-4o和Claude3.5相当
my_name_is_learn的博客
11-02 3148
Qwen2-VL-72B模型在各种多模态基准测试中，与GPT-4o和Claude3.5-Sonnet等领先模型相比，实现了相当的结果，超越了其他通用模型。这篇是论文的上集，下集会补充详细的技术实现原理
《Qwen2-VL》论文精读【下】：发表于2024年10月 Qwen2-VL 迅速崛起 | 性能与GPT-4o和Claude3.5相当
my_name_is_learn的博客
11-03 1752
本文属于第二篇的Qwen2-VL介绍，详细介绍了Qwen2-VL的方法部分，包括训练阶段、训练数据格式、训练硬件资源、改进创新点等内容。
论文阅读系列（一）Qwen-Image Technical Report
qq_38915354的博客
08-19 1084
本系列活动的本质是“以读促研，以分享促深化”：通过精读论文定向提升科研硬实力，通过分享输出实现知识内化与价值传递。最终目标不仅是成为“AI论文的读者”，更希望能成为“AI领域的一名专家”和“技术创新的探索者”。这一过程既是个人科研成长的“练兵场”，也是对实现“从学习者到研究者”的转变具有重要意义。分割线近日，Qwen Team团队重磅推出Qwen系列在图像生成领域的全新力作——Qwen-Image。
《深入浅出多模态》（十）之多模态经典模型：LLava系列
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
09-11 547
本文为《深入浅出多模态》系列：多模态经典模型 LLaVA（Large Language and Vision Assistant）详解。LLaVA 系列将图像理解能力无缝融入大语言模型中，实现了从“看图说话”到“看图聊天”的跃迁。本文围绕 LLaVA 模型展开分析，重点介绍其图像特征输入方式、视觉对齐技术、不同版本演进，LLaVA 系列借助指令微调与图文对齐数据，在保持语言模型能力的同时，最大化保留了图像语义信息与交互能力，成为目前社区使用最广、适配性最强的多模态基座模型之一。
2024最新丨分享10篇优秀论文，涉及大模型微调、Transformer、混合模型等热门话题
2301_76168381的博客
08-31 3045
今天分享10篇最近刚刚公布的论文，涉及大模型微调、Transformer替换、LoRA、实体关系抽取、大模型幻觉等热门研究方向。其中关于将多个模型协同混合可媲美ChatGPT，论文特别有意思。
大模型论文 | 大模型对齐的本质、核心方法、技术演进、前沿方向
老皮的博客
05-28 1461
对齐的思想可追溯至20世纪的科幻作品与学术讨论。1920年，科幻剧《R.U.R.》首次提出“机器人威胁”的概念，奠定了早期对机器伦理的思考。1942年，阿西莫夫提出“机器人三定律”，成为最早的AI价值规范雏形。1960年，控制论之父维纳（Norbert Wiener）在《科学》杂志撰文指出：“我们必须确保赋予机器的目标是我们真正渴望的”，这一论述被视为对齐问题的学术起点。
大模型（LLM）精选42篇论文及开源代码汇总
学姐带你玩AI的博客
08-29 4610
在今年各大顶会的获奖论文中，大模型方向屡战头筹，这不难预料，自OpenAI发布ChatGPT至今，全球大模型热潮尚未停息，国内外已有相当多的大模型陆续出现，有些大模型的功能甚至不输ChatGPT。在大模型“封神”的这段时间，相关的论文数量也十分吓人，我也拜读了不少优秀的作品，今天就精选了部分论文来和大家分享。目前整理了42篇大模型论文，论文原文以及开源代码也都一并打包了，需要的资源包的同学文末领取。
Qwen-VL: 一种多功能的视觉-语言模型，用于理解、定位、文本阅读等
机器学习，深度学习
08-12 1839
在这项工作中，介绍了 Qwen-VL 系列，一系列大规模的视觉-语言模型（LVLMs），旨在感知和理解文本与图像。
【论文通读】Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model‘s Perception of the World at Any Resolution
HERODING23的博客
10-29 1339
当前多模态大模型的天花板，Qwen2-VL无论是通用的多模态能力还是多语言、Agent的能力，在开源模型中都是一骑绝尘的，甚至可以和商业模型如GPT-4o掰掰手腕。Qwen2-VL是经过沉淀的工作，它不只是扩数据那么简单，在很多实现细节上都进行了改进，是非常值得学习的工作。PaperCodeQwen2-VL重新定义了视觉处理中传统的预定分辨率的方法。它提出了新颖的动态分辨率机制，集成了M-RoPE（多模态旋转位置编码），并采用了统一的范式来处理图像和视频，增强模型的视觉感知能力。
系统学习大模型的20篇论文
我相信......
05-21 2459
【引子】“脚踏实地，仰望星空”， 知其然还要知其所以然。读论文是一条重要的途径，这一篇文章https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models非常值得借鉴，不敢私藏，编译成文。大型语言模型已经成为公众关注的焦点，这几乎彻底改变了自然语言处理领域，甚至是在过去的五年中，大型语言模型中的transform...
LLM论文周报｜来自Meta AI、浙江大学、清华大学、苏黎世联邦理工学院等机构前沿论文研究
AI_Conf的博客
08-28 524
他们还引入了一些自己的设计，特别是一种新的截断策略，用于修改位置编码的基础。在本文中，我们对文献进行了系统性的回顾，包括 IT 的一般方法论，IT 数据的构建，IT 模型的训练，以及在不同模式、领域和应用中的应用，同时还分析了影响 IT 结果的方面（例如，指令输出的生成，指令数据集的大小等）。2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT，由于其优秀的表现，ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题，吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。
论文阅读：Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model’s Perception of the World at Any Resolution
a486259的博客
10-07 4181
公开时间：2024年10月3日Qwen2-VL是对之前的Qwen-VL模型的高级升级，重新定义了视觉处理中传统的预定分辨率方法。。这种方法允许模型生成更有效和更准确的视觉表征，与人类的感知过程密切一致。。我们，Qwen2-VL研究了大型视觉语言模型（LVLMs）的缩放定律。通过扩展模型的大小-2B、8B和72B参数的版本和训练数据的量，Qwen2-VL系列实现了具有高度竞争力的性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Jeremy-Sky

你的鼓励是我的动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值