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阿里矢量图前沿信息_阿里矢量图库官网(2024年12月实时热点)

内容来源：云川SEO所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

阿里矢量图

阿里Qwen-VL：多模态大模型最近，阿里在AI领域又搞了个大动作，推出了千问大模型Qwen2，并且开源了其beta版本Qwen1.5。相信不久之后，我们就能见到Qwen的多模态模型了。今天，我们来聊聊Qwen-VL，这个在当时可是能和GPT4匹敌的多模态大模型。模型结构 𐟏›️ 大型语言模型：Qwen-7B作为基础语言模型，真的是相当强大。视觉编码器：采用了ViT结构，初始化了Openclip的ViT-bigG，视觉编码器的输入图像分辨率是224㗲24。视觉语言适配器（模态对齐）：通过交叉注意力模块，使用一组可训练的向量作为查询向量，视觉编码器生成的图像特征作为键。这个适配器将图像特征序列压缩到固定长度（256维），并添加位置编码。输入输出接口：在图像特征序列的开始和结束处添加标记，比如和。位置信息知识注入：为了增强细粒度视觉理解能力，输入中还添加了边界框的检测结果。训练过程 𐟔助ℨ𛃠𐟔 目标：使用大规模、弱标签的图像-文本对数据集来训练模型，优化视觉编码器和视觉语言适配器。方法：冻结LLM，只优化视觉编码器和视觉语言适配器。输入图像resize到224㗲24分辨率，训练目标是最小化文本token的交叉熵。多任务预训练 𐟚€ 目标：在更高分辨率（448㗴48）图像输入下，同时训练多个任务，以提高模型在文本生成和视觉问答任务上的性能。方法：解冻LLM，训练整个模型，训练目标与预训练阶段相同。模型同时在7个任务上进行训练，包括caption、各类VQA任务和OCR。第一和第二阶段的数据总量为1.5B。监督微调 𐟒ኧ›‡：通过指令微调训练，增强模型的指令遵循和对话能力。方法：冻结视觉编码器，只优化语言模型和适配器模块。使用多模态指令微调数据集，在训练过程中混合了多模态和纯文本对话数据，以确保模型在对话能力上的通用性。指令微调数据量为350k。模型版本 𐟓– Qwen-VL：完成上述第二步训练的基础模型。 Qwen-VL-Chat：完成上述第三步指令微调的模型。总的来说，Qwen-VL是一个非常强大的多模态大模型，尤其是在图像理解和文本生成方面表现出色。期待阿里未来能带来更多惊喜！

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