近年来，多模态大模型的发展使AI从“看懂图像”转向“理解现实”。视觉定位任务要求模型根据自然语言描述在图像中找到目标。PaddleFormers v1.0为开发者提供高效的训练与微调工具，支持多模态任务，通过领域数据微调提升模型在特定任务中的表现，满足行业需求。未来，PaddleFormers将进一步降低多模态模型的训练门槛，推动其在实际业务中的应用。

近期，基于PaddleFormers v1.0，在昆仑芯P800上成功完成DeepSeek-V3模型的全参数微调，验证了超大规模模型的可控性及优化训练效率。通过混合并行训练策略和多硬件算子验证工具，显著提升了算力利用效率，并总结了显存管理、长序列输入处理及负载均衡等关键技术，为未来大规模模型训练提供了参考。

PaddleFormers v1.0是基于飞桨框架的大模型训练工具，支持100多种主流语言和视觉模型，解决模型适配和训练性能问题。其特点包括高性能训练、便捷配置和国产硬件适配，旨在提升开发效率，促进大模型的产业应用。