需求人群:
"Qwen2-VL-72B的目标受众是研究人员、开发者和企业,他们需要一个强大的视觉语言模型来处理图像和视频理解任务。该模型的多语言支持和多模态处理能力使其成为全球用户的理想选择,尤其是在需要理解和操作视觉信息的场景中。"
使用场景示例:
使用Qwen2-VL-72B进行数学问题的图像识别和解答
在长视频中进行内容创作和问答系统的开发
集成到机器人中,实现基于视觉指令的自动导航和操作
产品特色:
支持各种分辨率和比例的图像理解
能够理解超过20分钟的视频,用于高质量的视频问答、对话、内容创作等
集成到移动设备和机器人中,实现基于视觉环境和文本指令的自动操作
支持多语言文本理解,包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等
Naive Dynamic Resolution,处理任意图像分辨率,提供更类人的视觉处理体验
Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强1D文本、2D视觉、3D视频位置信息的处理能力
使用教程:
1. 安装最新版本的Hugging Face transformers库,使用命令:pip install -U transformers
2. 访问Qwen2-VL-72B的Hugging Face页面,了解模型详情和使用指南
3. 根据需要下载模型文件,并在本地或云端环境中加载模型
4. 使用模型进行图像或视频的输入,获取模型输出的结果
5. 根据应用场景,对模型输出进行后处理,如文本生成、问答回答等
6. 参与社区讨论,获取技术支持和最佳实践
7. 如果需要,对模型进行进一步的微调,以适应特定的应用需求
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最新流量情况
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地理流量分布情况
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美国
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最新的视觉语言模型,支持多语言和多模态理解
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,并可以集成到手机、机器人等设备中,进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文,Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。
UniTok是一种创新的视觉分词技术,旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术,显著提升了离散分词器的表示能力,使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈,为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色,例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持,为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。
ZeroBench 是一个针对当代大型多模态模型的高难度视觉基准测试。
ZeroBench 是一个专为评估大型多模态模型(LMMs)视觉理解能力而设计的基准测试。它通过 100 个精心设计且经过严格审查的复杂问题,以及 334 个子问题,挑战当前模型的极限。该基准测试旨在填补现有视觉基准的不足,提供更具挑战性和高质量的评估工具。ZeroBench 的主要优点是其高难度、轻量级、多样化和高质量的特点,使其能够有效区分模型的性能。此外,它还提供了详细的子问题评估,帮助研究人员更好地理解模型的推理能力。
MiniCPM-o 2.6是一个强大的多模态大型语言模型,适用于视觉、语音和多模态直播。
MiniCPM-o 2.6是MiniCPM-o系列中最新且功能最强大的模型。该模型基于SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M和Qwen2.5-7B构建,拥有8B参数。它在视觉理解、语音交互和多模态直播方面表现出色,支持实时语音对话和多模态直播功能。该模型在开源社区中表现优异,超越了多个知名模型。其优势在于高效的推理速度、低延迟、低内存和功耗,能够在iPad等终端设备上高效支持多模态直播。此外,MiniCPM-o 2.6易于使用,支持多种使用方式,包括llama.cpp的CPU推理、int4和GGUF格式的量化模型、vLLM的高吞吐量推理等。
新一代视觉语言模型,更清晰地看世界。
Qwen2-VL是一款基于Qwen2打造的最新一代视觉语言模型,具备多语言支持和强大的视觉理解能力,能够处理不同分辨率和长宽比的图片,理解长视频,并可集成到手机、机器人等设备中进行自动操作。它在多个视觉理解基准测试中取得全球领先的表现,尤其在文档理解方面有明显优势。
视频理解与推理的免训练大型语言模型。
SlowFast-LLaVA是一个无需训练的多模态大型语言模型,专为视频理解和推理设计。它无需在任何数据上进行微调,就能在多种视频问答任务和基准测试中达到与最先进视频大型语言模型相当甚至更好的性能。
大型视频语言模型,用于视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-16F-Base是由DAMO-NLP-SG团队开发的大型视频语言模型,专注于视频问答(Visual Question Answering)和视频字幕生成。该模型结合了先进的空间-时间建模和音频理解能力,为多模态视频内容分析提供了强大的支持。它在视觉问答和视频字幕生成任务上展现出卓越的性能,能够处理复杂的视频内容并生成准确的描述和答案。
开源多模态预训练模型,具备中英双语对话能力。
GLM-4V-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型,支持1120*1120高分辨率下的中英双语多轮对话,以及视觉理解能力。在多模态评测中,GLM-4V-9B展现出超越GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max和Claude 3 Opus的卓越性能。
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