阿里大模型又开源!能读图会识物,基于通义千问7B打造,可商用

首个支持中文开放域定位的通用模型

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

阿里开源大模型,又上新了~

继通义千问-7B(Qwen-7B)之后,阿里云又推出了大规模视觉语言模型Qwen-VL,并且一上线就直接开源。

阿里大模型又开源!能读图会识物,基于通义千问7B打造,可商用

具体来说,Qwen-VL是基于通义千问-7B打造的多模态大模型,支持图像、文本、检测框等多种输入,并且在文本之外,也支持检测框的输出。

举个,我们输入一张阿尼亚的图片,通过问答的形式,Qwen-VL-Chat既能概括图片内容,也能定位到图片中的阿尼亚。

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测试任务中,Qwen-VL展现出了“六边形战士”的实力,在四大类多模态任务的标准英文测评中(Zero-shot Caption/VQA/DocVQA/Grounding)上,都取得了SOTA。

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开源消息一出,就引发了不少关注。

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具体表现如何,咱们一起来看看~

首个支持中文开放域定位的通用模型

先来整体看一下Qwen-VL系列模型的特点:

  • 多语言对话:支持多语言对话,端到端支持图片里中英双语的长文本识别;
  • 多图交错对话:支持多图输入和比较,指定图片问答,多图文学创作等;
  • 首个支持中文开放域定位的通用模型:通过中文开放域语言表达进行检测框标注,也就是能在画面中精准地找到目标物体;
  • 细粒度识别和理解:相比于目前其它开源LVLM(大规模视觉语言模型)使用的224分辨率,Qwen-VL是首个开源的448分辨率LVLM模型。更高分辨率可以提升细粒度的文字识别、文档问答和检测框标注。

按场景来说,Qwen-VL可以用于知识问答、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等场景。

比如,有一位看不懂中文的外国友人去医院看病,对着导览图一个头两个大,不知道怎么去往对应科室,就可以直接把图和问题丢给Qwen-VL,让它根据图片信息担当翻译。

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再来测试一下多图输入和比较:

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虽然没认出来阿尼亚,不过情绪判断确实挺准确的(手动狗头)。

视觉定位能力方面,即使图片非常复杂人物繁多,Qwen-VL也能精准地根据要求找出绿巨人和蜘蛛侠。

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技术细节上,Qwen-VL是以Qwen-7B为基座语言模型,在模型架构上引入了视觉编码器ViT,并通过位置感知的视觉语言适配器连接二者,使得模型支持视觉信号输入。

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具体的训练过程分为三步:

  • 预训练:只优化视觉编码器和视觉语言适配器,冻结语言模型。使用大规模图像-文本配对数据,输入图像分辨率为224×224。
  • 多任务预训练:引入更高分辨率(448×448)的多任务视觉语言数据,如VQA、文本VQA、指称理解等,进行多任务联合预训练。
  • 监督微调:冻结视觉编码器,优化语言模型和适配器。使用对话交互数据进行提示调优,得到最终的带交互能力的Qwen-VL-Chat模型。

研究人员在四大类多模态任务(Zero-shot Caption/VQA/DocVQA/Grounding)的标准英文测评中测试了Qwen-VL。

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结果显示,Qwen-VL取得了同等尺寸开源LVLM的最好效果。

另外,研究人员构建了一套基于GPT-4打分机制的测试集TouchStone

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在这一对比测试中,Qwen-VL-Chat取得了SOTA。

如果你对Qwen-VL感兴趣,现在在魔搭社区和huggingface上都有demo可以直接试玩,链接文末奉上~

Qwen-VL支持研究人员和开发者进行二次开发,也允许商用,不过需要注意的是,商用的话需要先填写问卷申请。

项目链接:
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-VL/summary
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-VL-Chat/summary
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat
https://github.com/QwenLM/Qwen-VL

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

— 完 —

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