一文通透Qwen多模态大模型：从Qwen-VL、Qwen2-VL到Qwen2.5-VL(含我司提问VLM项目的实现思路)
💡
原文中文，约6900字，阅读约需17分钟。
📝
内容提要
阿里通义千问团队发布的Qwen多模态大模型具备视觉理解和生成能力，支持多语言。Qwen-VL结合视觉编码器和语言模型进行多任务训练，提升图像和视频处理能力。Qwen2-VL引入动态分辨率和多模态旋转位置嵌入，增强对不同分辨率和动态内容的理解。
🎯
关键要点
- 阿里通义千问团队发布了Qwen多模态大模型，具备视觉理解和生成能力，支持多语言。
- Qwen-VL经过多任务训练，能够完成图像描述、问答、文本导向的问答和视觉定位等任务。
- Qwen-VL的架构由视觉编码器、视觉-语言适配器和大型语言模型组成，总参数量为9.6B。
- Qwen2-VL引入动态分辨率和多模态旋转位置嵌入，增强对不同分辨率和动态内容的理解。
- Qwen-VL的训练分为预训练、多任务预训练和监督微调三个阶段。
- Qwen2-VL系列模型包括Qwen2-VL-2B、Qwen2-VL-7B和Qwen2-VL-72B，采用675M参数的视觉Transformer。
- Qwen2-VL通过动态分辨率训练和多模态旋转位置嵌入提升了对图像和视频内容的理解能力。
- Qwen2-VL能够处理不同分辨率的图像，并通过压缩视觉token来提高效率。
➡️
