阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL,持续推动中国大模型生态建设

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通义千问开源第二波!8 月 25 日消息,阿里云推出大规模视觉语言模型 Qwen-VL,一步到位、直接开源。Qwen-VL 以通义千问 70 亿参数模型 Qwen-7B 为基座语言模型研发,支持图文输入,具备多模态信息理解能力。在主流的多模态任务评测和多模态聊天能力评测中,Qwen-VL 取得了远超同等规模通用模型的表现。

Qwen-VL 是支持中英文等多种语言的视觉语言(Vision Language,VL)模型,相较于此前的 VL 模型,Qwen-VL 除了具备基本的图文识别、描述、问答及对话能力之外,还新增了视觉定位、图像中文字理解等能力。

多模态是通用人工智能的重要技术演进方向之一。业界普遍认为,从单一感官的、仅支持文本输入的语言模型,到“五官全开”的,支持文本、图像、音频等多种信息输入的多模态模型,蕴含着大模型智能跃升的巨大可能。多模态能够提升大模型对世界的理解程度,充分拓展大模型的使用场景。

视觉是人类的第一感官能力,也是研究者首先想赋予大模型的多模态能力。继此前推出 M6、OFA 系列多模态模型之后,阿里云通义千问团队又开源了基于 Qwen-7B 的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model, LVLM)Qwen-VL。Qwen-VL 及其视觉 AI 助手 Qwen-VL-Chat 均已上线 ModelScope 魔搭社区,开源、免费、可商用。

用户可从魔搭社区直接下载模型,也可通过阿里云灵积平台访问调用 Qwen-VL 和 Qwen-VL-Chat,阿里云为用户提供包括模型训练、推理、部署、精调等在内的全方位服务。

Qwen-VL 可用于知识问答、图像标题生成、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等场景。

比如,一位不懂中文的外国游客到医院看病,不知怎么去往对应科室,他拍下楼层导览图问 Qwen-VL“骨科在哪层”“耳鼻喉科去哪层”,Qwen-VL 会根据图片信息给出文字回复,这是图像问答能力;再比如,输入一张上海外滩的照片,让 Qwen-VL 找出东方明珠,Qwen-VL 能用检测框准确圈出对应建筑,这是视觉定位能力。

Qwen-VL 是业界首个支持中文开放域定位的通用模型,开放域视觉定位能力决定了大模型“视力”的精准度,也即,能否在画面中精准地找出想找的事物,这对于 VL 模型在机器人操控等真实应用场景的落地至关重要。

Qwen-VL 以 Qwen-7B 为基座语言模型,在模型架构上引入视觉编码器,使得模型支持视觉信号输入,并通过设计训练过程,让模型具备对视觉信号的细粒度感知和理解能力。Qwen-VL 支持的图像输入分辨率为 448,此前开源的 LVLM 模型通常仅支持 224 分辨率。在 Qwen-VL 的基础上,通义千问团队使用对齐机制,打造了基于 LLM 的视觉 AI 助手 Qwen-VL-Chat,可让开发者快速搭建具备多模态能力的对话应用。

在四大类多模态任务(Zero-shot Caption/VQA/DocVQA/Grounding)的标准英文测评中,Qwen-VL 取得了同等尺寸开源 LVLM 的最好效果。为了测试模型的多模态对话能力,通义千问团队构建了一套基于 GPT- 4 打分机制的测试集“试金石”,对 Qwen-VL-Chat 及其他模型进行对比测试,Qwen-VL-Chat 在中英文的对齐评测中均取得了开源 LVLM 最好结果。

8 月初,阿里云开源通义千问 70 亿参数通用模型 Qwen-7B 和对话模型 Qwen-7B-Chat,成为国内首个加入大模型开源行列的大型科技企业。通义千问开源模型刚一上线就广受关注,当周冲上 HuggingFace 趋势榜单,不到一个月在 GitHub 收获 3400 多星,模型累计下载量已突破 40 万。

开源地址:

ModelScope 魔搭社区:

Qwen-VL https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-VL/summary

Qwen-VL-Chat https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-VL-Chat/summary

模型体验:https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-VL-Chat-Demo/summary

HuggingFace:

Qwen-VL https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL

Qwen-VL-Chat https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat

GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-VL

技术论文地址:https://arxiv.org/abs/2308.12966

原文链接:https://www.doit.com.cn/p/501069.html

正文完
 
不知道
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