Qwen2.5-Omni震撼发布！全球首个端到端全模态模型

本文将为大家介绍前沿模型Qwen2.5-Omni，代码已开源。

• Title:

  Qwen2.5-Omni Technical Report

• Code:

  https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni

• Video:

  https://www.youtube.com/watch?v=UF55yM67EH0

• Skim:

  https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/README_CN.md

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多模态模型Qwen2.5-Omni取得新突破

该论文介绍了Qwen2.5-Omni端到端多模态模型，其创新性地整合了文本、图像、音频和视频的跨模态理解能力，并实现流式文本与自然语音的双向同步生成。关键技术突破包括：1）采用分块处理策略解耦长序列多模态数据，由多模态编码器负责感知、语言模型承担序列建模，通过共享注意力机制强化模态融合；2）提出时间对齐的位置编码方法TMRoPE，通过音视频交错排列实现时间戳同步；3）首创Thinker-Talker架构，分离文本生成（Thinker语言模型）与语音合成（基于隐藏表征的双轨自回归Talker模型），避免模态间干扰；4）引入滑动窗口DiT解码器降低音频流初始延迟。实验表明，该模型在Omni-Bench等多模态基准上达到SOTA，语音指令跟随能力与纯文本输入（MMLU/GSM8K）表现相当，流式语音生成在鲁棒性和自然度上超越主流流式/非流式方案。该研究为多模态信息流实时交互提供了新的技术框架。

02

/架构/

03

/关键图表/

 

 大模型&AI产品经理如何学习

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

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3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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