千问系列2--Qwen2-VL

于 2025-02-11 23:40:01 发布
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分类专栏： AI算法 文章标签： 人工智能 机器学习 多模态大模型
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Qwen2-VL是Qwen-VL的改进版，主要改进点如下：
（1）引入动态分辨率机制，将不同大小分辨率的图片处理成不同数量的视觉 token，从而与人类的视觉感知相似，模型可以生成更加有效和准确的视觉表征
（2）使用多模态旋转位置编码 (M-RoPE)，促进位置信息与文本、图像、视频等模态更加有效的融合
（3）使用统一的范式处理视频和图像，增强模型的视觉感知能力
Qwen2-VL相比Qwen-VL在视觉理解能力上更加强大，能够理解超过20分钟的长视频，并且支持多语言，除了中文和英文外还支持欧洲语言、韩语、日语等

2. 模型结构

Qwen2-VL 由视觉编码器和大语言模型两大部分组成。为了处理各种分辨率的视觉输入，实现了一个675M参数量的ViT

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此外，为了减少每个图像的视觉标记，在ViT之后使用了一个简单的MLP层，将相邻的2×2标记压缩成一个标记，并在压缩后的视觉标记的开头和结尾放置特殊的和标记。此外，我们引入了深度为二的3D卷积（Carreira和Zisserman，2017）来处理视频输入，使模型能够处理3D管而不是2D补丁，从而在不增加序列长度的情况下处理更多的视频帧（Arnab等，2021）。在语言处理方面，我们选择了更强大的Qwen2（Yang等，2024）系列语言模型。
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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。
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快速开始（PAI-QuickStart）是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了包括大语言模型，文本生成图片、语音识别等各个领域。通过 PAI 对于这些模型的适配，用户可以通过零代码和 SDK 的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发流程，为开发者和企业用户带来了更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。
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<think>我们正在比较两个Hugging Face模型：Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 和 Qwen/Qwen2.5-VL-7B。 主要区别在于模型的任务类型和训练目标。 1. **Qwen/Qwen2.5-VL-7B**：这是一个基础的多模态（Vision-Language）模型，通常用于通用的视觉语言任务，如图像描述、视觉问答等。它没有特别针对指令跟随进行微调。 2. **Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct**：这个模型是在基础模型上进行了指令微调（Instruction Tuning）的版本，使其更适合对话式交互和遵循人类指令。它能够更好地理解并执行用户给出的复杂指令。 因此，选择哪个模型取决于你的应用场景： - 如果你需要构建一个对话系统（如聊天机器人），能够根据用户的指令完成多模态任务（例如：根据图片回答问题，或者根据指令生成图像描述），那么Instruct版本更合适。 - 如果你只需要一个基础的多模态模型，用于非交互式的任务（例如：批量处理图像生成描述），那么基础版本可能就足够了。 示例代码（使用Instruct版本进行对话）： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch model_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16) # 假设我们有一张图片，将其处理为模型可接受的格式 # 这里用伪代码表示图像处理，实际中需要使用模型对应的图像处理器 image_path = "example.jpg" # 实际中，使用类似这样的方式处理图像：image = Image.open(image_path).convert("RGB") # 然后使用tokenizer的图像处理器处理：image_tensor = tokenizer.image_processor(image) # 构建对话 query = "这张图片里有什么？" messages = [ {"role": "user", "content": [ {"image": image_path}, # 实际中应使用处理后的图像tensor {"text": query} ]} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # 生成回复 generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=512) response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response) ``` 注意：上述代码需要根据实际图像处理部分进行调整，因为VL模型需要同时处理图像和文本。 §§相关问题§§ 1. 如何为Qwen多模态模型准备图像输入？ 2. 在Hugging Face中，如何正确使用`apply_chat_template`处理多模态输入？ 3. 指令微调（Instruction Tuning）对多模态模型性能有哪些具体提升？ 4. Qwen2.5-VL系列模型支持哪些视觉语言任务？ 5. 在使用Qwen多模态模型时，如何处理大图像以避免内存溢出？</think>### Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 与 Qwen/Qwen2.5-VL-7B 的区别 这两个模型都是通义千问（Qwen）团队开发的多模态大模型，核心区别在于**功能定位和训练目标**： #### 核心差异对比表 | 特性 | Qwen2.5-VL-7B | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | |---------------------|----------------------------|--------------------------------| | **核心定位** | 基础视觉语言模型 | 指令优化对话模型 | | **最佳应用场景** | 多模态特征提取/图像理解 | 人机交互/指令执行 | | **训练目标** | 跨模态对齐（图-文匹配） | 遵循复杂指令生成响应 | | **输入处理能力** | 接受图像+文本 | 支持图像+文本+复杂指令 | | **输出特性** | 生成图像描述/标签 | 执行操作建议/分步推理 | | **对话优化** | 基础对话能力 | 针对聊天场景深度优化 | | **典型任务** | VQA/图像标注/跨模态检索 | 多轮对话/任务执行/推理决策 | --- #### 详细说明： 1. **Qwen2.5-VL-7B (基础版)** - 专注于**视觉-语言基础能力** - 擅长： ```python # 图像描述生成 model.generate("描述这张图片", image=img_tensor) # 视觉问答 model.generate("图中人物的动作是什么?", image=img_tensor) ``` - 适用场景：图像理解API、跨模态检索系统 2. **Qwen2.5-VL-7B-Instruct (指令优化版)** - 强化**复杂指令理解和执行能力** - 核心优势： ```python # 多模态指令响应 model.generate( "分析这张产品图，列出改进建议并生成营销文案", image=product_img ) # 多步骤推理 model.generate( "根据流程图解释注册流程，并用Markdown输出步骤", image=flowchart_img ) ``` - 适用场景：AI助手、智能客服、自动化工作流 --- ### 选择建议： - 选 **基础版** 如果： 需要图像特征提取、跨模态检索等基础能力 - 选 **Instruct版** 如果： 需要： 1. 执行复杂用户指令 2. 多轮对话交互 3. 结合图像的推理决策 4. 结构化输出（JSON/Markdown等）
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