千问系列2--Qwen2-VL

最新推荐文章于 2025-06-04 19:00:43 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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09-17 2万+
掌握Qwen2-VL提升职业发展增添强大的竞争力
LLM - 配置 ModelScope SWIFT 测试 Qwen2-VL 视频微调(LoRA) 教程(3)
AGI
10-14 1965
SWIFT 即 Scalable lightWeight Infrastructure for FineTuning (可扩展轻量级微调基础设施)，是高效、轻量级的模型微调和推理框架，支持大语言模型(LLM) 和 多模态大型模型(MLLM) 的训练、推理、评估和部署。可以将 SWIFT 框架直接应用到研究和生产环境中，实现从模型训练和评估到应用的完整工作流程。
【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。
通义千问 Qwen2，登顶国内第一大模型！
EDDYCJY的博客
07-04 3383
大家好，我是煎鱼。7 月 9 日起，OpenAI 将正式终止对部分地区（包含中国）提供 API 服务，引起业内一片哗然，纷纷开始自检，找新的国内可用的国产化替代方案。此时我有一个朋友的 Boss，结合各家大模型的表现和价格（性价比），推荐了阿里云的通义千问。尤其是提起最近新出的开源大模型 Qwen2 系列。非常强！今天特意了解了下，做一个快速的介绍分享。通义千问 Qwen22024 年 6 月 7...
【阿里YYDS】通义千问正式开源 Qwen2
weixin_41446370的博客
06-08 1493
Qwen2–72B正式开源，性能全面超越开源模型Llama3-70B，也超过文心4.0、豆包pro、混元pro等众多中国闭源大模型。在过去一段时间里，Qwen系列模型从Qwen1.5升级到Qwen2，Qwen2分5个尺寸，包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。此次开源的Qwen2是阿里云最强模型，目前已经在Hugging Face和ModelScope上同步开源信息，用户可下载使用。
[Qwen2-VL技术报告]: Enhancing Vision-Language Model’s Perceptionof the World at Any Resolution
zengxiaojian2的博客
11-18 1389
本文介绍了Qwen2-VL系列模型，这是对之前Qwen-VL模型的重大升级，重新定义了视觉处理中传统的固定分辨率方法。
Qwen2-VL架构解读：Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model’s Perceptionof the World at Any Resolution
samoyan的博客,记录技术成长~
09-26 1412
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。
多模态理解-Qwen-VL系列：Qwen-VL, Qwen2-VL, Qwen2.5-VL
u012374012的专栏
03-10 3549
Qwen-VL基于预训练好的Qwen-7B，支持等功能。
开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-VL-7B-Instruct-更清晰地看世界-Lora-V100（四）
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【文献阅读】Qwen2-vl: Enhancing vision-language model‘s perception of the world at any resolution
最新发布
Toky_min的博客
06-04 766
我们提出了 Qwen2-VL 系列，这是对先前 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。Qwen2-VL 引入了原生动态分辨率机制，使模型能够将不同分辨率的图像动态处理为不同数量的视觉标记。 这种方法使模型能够生成更高效、准确的视觉表示，紧密贴合人类感知过程。模型还集成了多模态旋转位置嵌入（M-RoPE），促进文本、图像和视频的位置信息有效融合。我们采用统一范式处理图像和视频，增强了模型的视觉感知能力。 为探索大型多模态模型的潜力，Qwen2-VL 研究了大型视觉语言模
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。
通义千问 Qwen2-VL-2B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解
zhangjiaofa的专栏
01-03 1555
Qwen2-VL-2B 作为一款轻量级多模态大模型，凭借其创新的技术架构和强大的多模态处理能力，在文档理解、视频问答、视觉智能体等场景中展现了卓越的性能。通过本文提供的微调操作指南，开发者可以快速上手并应用于实际场景中。尽管在位置感知、长视频处理等方面仍存在挑战，但其开源特性为社区提供了丰富的探索空间。未来，随着技术的不断优化和应用场景的拓展，Qwen2-VL-2B 有望在多模态领域发挥更大的价值。参考文献[1] 千问团队tech lead解读Qwen2-VL。
实战千问2大模型第二天——Qwen2-VL-7B（多模态）的部署和测试
qq_34717531的博客
09-10 4440
2024年 8 月 30 日，通义千问团队今天对 Qwen-VL（视觉语言、Vision Language）模型进行更新，推出 Qwen2-VL。Qwen2-VL 的一项关键架构改进是实现了与上一代模型 Qwen-VL 不同，，从而确保模型输入与图像固有信息之间的一致性。这种方法更接近地模仿人类的视觉感知，使模型能够处理任何清晰度或大小的图像。
在autodl上使用，通义千问2-VL-7B-Instruct，识别图片，比第一代识别的内容更加详细了，还可以识别到背景中的文字了。
freewebsys的专栏
12-09 655
默认上 xinf 也支持。但是运行报错。其实也可以按照官方文档的方式去研究部署。估计是代码中参数没有配置对：内存不够造成的了。
Python 【大模型】之 使用千问Qwen2-VL 多模型大模型进行训练并识别图像
仙魁XAN
12-18 5568
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
实战千问2大模型第三天——Qwen2-VL-7B（多模态）视频检测和批处理代码测试
qq_34717531的博客
09-11 2699
阿里通义千问开源新一代视觉语言模型Qwen2-VL。其中，Qwen2-VL-72B在大部分指标上都达到了最优，刷新了开源多模态模型的最好表现，甚至超过了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等闭源模型。1、能读懂不同分辨率和不同长宽比的图片：Qwen2-VL在多个视觉理解基准测试中取得了全球领先的表现，其中包括但不限于考察数学推理能力的MathVista、考察文档图像理解能力的DocVQA、考察真实世界空间理解能力的RealWorldQA、考察多语言理解能力的MTVQA。
Qwen2-VL全面解读！阿里开源多模态视觉语言模型，多项超越GPT4o与Claude 3.5-Sonnet
AIGCer的博客
09-24 9224
Qwen2-VL系列旨在重新定义传统的固定分辨率视觉处理方法，解决了在处理不同分辨率图像时的效率和准确性问题。
阿里：千问2技术报告发布！
大模型任我行的博客
08-25 1407
论文首先介绍了Qwen2模型的设计和评估方法，然后介绍了在多个基准数据集上的性能表现，最后提供了模型的开放资源和应用。
通义千问 2，大模型应用开发时的新选择
成富的专栏
07-04 1509
我在进行 AI 相关的开发中，最常用的模型是通义千问。本地开发的时候，使用 Ollama 来运行 qwen 模型。集成测试和线上环境，使用阿里云模型服务灵积上的通义千问模型。使用阿里云的好处是：模型服务的获取方便，稳定性好，可以及时获取到服务支持。现在通义千问出了新的版本，qwen2。qwen2 有 4 种参数尺寸：0.5b、1.5b、7b 和 72b。qwen2 的 0.5b 和 1.5b 的上...
Qwen2-VL-2B多模态模型LoRA微调实战
首先，在**模型背景与架构层面**，Qwen2-VL是通义千问系列中专为多模态任务设计的大规模视觉语言模型，具备强大的图文理解与生成能力。其核心结构融合了视觉编码器（如ViT或类似CNN主干网络）与语言解码器（基于...
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