写点什么

通义千问能看图了!阿里云开源视觉语言大模型 Qwen-VL ,支持图文双模态输入

  • 2023-08-25
    北京
  • 本文字数:3090 字

    阅读完需:约 10 分钟

通义千问能看图了!阿里云开源视觉语言大模型Qwen-VL ,支持图文双模态输入

继 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 后,又一大模型实现了开源。 

阿里云开源通义千问多模态大模型 Qwen-VL

 

InfoQ 获悉,8 月 25 日,阿里云开源通义千问多模态大模型 Qwen-VL。这是继 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 后,又开源的一大模型。

 

据介绍,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。



具体来说,Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出,可用于知识问答、图像标题生成、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等多种场景。比如,一位不懂中文的外国游客到医院看病,不知道怎么去往对应科室,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。



此外,Qwen-VL 还是业界首个支持中文开放域定位的通用模型,可以通过中文开放域语言表达进行检测框标注。开放域视觉定位能力决定了大模型“视力”的精准度,这意味着具备该能力的大模型能在画面中精准地找出想找的事物。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。



据了解,Qwen-VL 以 Qwen-7B 为基座语言模型研发,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。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,相比于目前其它开源 LVLM 使用的 224 分辨率,Qwen-VL 是首个开源的 448 分辨率的 LVLM 模型。

 

阿里云通义千问团队算法专家、Qwen-VL 开源模型负责人白金泽在接受 InfoQ 采访时表示,Qwen-VL 模型的训练分为三个阶段:

 

  • 在预训练阶段,团队主要利用大规模、弱标注的图像-文本样本对进行训练;

  • 在多任务训练阶段,团队整理了大量高质量多任务的细粒度图文标注数据进行混合训练,并升高了图像的输入分辨率,降低图像缩放引起的信息损失,增强模型对图像细节的感知能力,得到 Qwen-VL 预训练模型;

  • 在指令微调阶段,团队使用合成标注的对话数据进行指令微调,激发模型的指令跟随和对话能力,得到具有交互能力的 Qwen-VL-Chat 对话模型。

 

白金泽表示,Qwen-VL 模型的研发难点主要体现在数据、训练、框架三个层面。“数据方面,多模态的数据整理和清洗是个难点,有效的数据清洗可以提高训练效率以及提升最终收敛后的效果。训练方面,在多模态大模型的训练中,一般认为大 batch 和较大学习率可以提升训练收敛效率和最终结果,但其训练过程可能更加不稳定。我们通过一些训练技巧有效提升了训练稳定性,具体细节将在相关论文中公布。框架方面,目前多模态大模型的并行训练框架支持并不完善,我们对多模态大模型的 3D 并行技术进行了优化,可稳定训练更大规模的多模态模型。”

 

除了 Qwen-VL,本次阿里云还开源了 Qwen-VL-Chat。Qwen-VL-Chat 是在 Qwen-VL 的基础上,使用对齐机制打造的基于大语言模型的视觉 AI 助手,可让开发者快速搭建具备多模态能力的对话应用。

 

白金泽补充说,团队主要通过两类方式评估了多模态大模型的效果。其一是使用标准基准数据集来评测每个多模态子任务的效果。例如评测图片描述(Image Captioning)、图片问答(Visual Question Answering, VQA)、文档问答(Document VQA)、图表问答(Chart VQA)、少样本问答(Few-shot VQA)、参照物标注(Referring Expression Comprehension)等。其二是使用人工或借助 GPT-4 打分来评测多模态大模型的整体对话能力和对齐水平。通义千问团队构建了一套基于 GPT-4 打分机制的基准“试金石”( TouchStone),总计涵盖 300+张图片、800+ 道题目、27 个题目类别。

 

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。

 


目前,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。

大模型发展的下一站:多模态大模型

 

多模态大模型是指能够理解文字、图像、视频、音频等多种模态信息的大模型,与仅能理解单一文本模态的语言模型相比,多模态大模型的优势就在于可以充分利用语言模型的指令理解能力,来做图像、语音、视频等各种模态中的开放域任务,从而具备处理不同模态信息的通用能力。而单一模态大模型的任务形式通常都是预先定义好的,比如图像/视频/语音分类任务,需要提前知道这些类别,然后针对性的找训练数据去训练模型。

 

有观点认为,多模态是预训练大模型最重要的技术演进方向之一

 

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。比如,以 GPT-4、PaLM-E 为代表的一批模型,通过赋予大语言模型感知、理解视觉信号的能力,展现出大规模视觉语言模型在解决以视觉为中心的实际问题的前景,并显示出进一步拓展到具身智能、通向通用人工智能的广阔前景。

 

其中,视觉作为人类的第一感官能力,也是研究者首先希望赋予大模型的多模态能力。因此,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 Qwen-VL。

 

不过,多模态大模型的开发并非易事,白金泽表示,多模态大模型的开发难度包括但不限于以下几点:

 

  • 模态间表征差异大:大规模纯语言模型的输入输出一般是离散表征,而图像、语音等内容通常是连续表征,其模态间的信息密度、表征空间、输入输出方式等都存在巨大差异,这导致了设计的复杂性。

  • 多模态大模型收敛不稳定:由于模态间表征差异大、各模态网络异构等因素,相比纯文本大模型,多模态大模型的训练具有更多的挑战,更有可能出现训练不稳定的情况。

  • 缺乏稳定开源框架支持:目前常见的开源大模型训练框架,都只对纯语言模型的训练效率进行了极致的优化。为了处理多模态输入输出,多模态模型通常有非对称的网络结构,导致无法直接用常见开源训练框架扩展到超大参数量。通义千问团队对多模态的并行训练框架进行了多重优化,可稳定训练更大规模的多模态模型。

 

“多模态是我们很看好的技术方向,这个领域还有很多技术难题有待解决,未来我们也会持续研究。就 Qwen-VL 来说,接下来的工作包括支持更高分辨率的图像输入,无监督地从图像中学习更多的世界知识,扩展更多模态,加深对多模态数据的理解,等等。”白金泽说道。

 

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

2023-08-25 14:1512941

评论 8 条评论

发布
用户头像
3232332323
2023-08-29 19:46 · 广东
回复
用户头像
6666
2023-08-29 19:45 · 广东
回复
12334
2023-08-29 19:45 · 广东
回复
211222112
2023-08-29 19:46 · 广东
回复
2112122121
2023-08-29 19:46 · 广东
回复
查看更多回复
用户头像
1111
2023-08-29 19:45 · 广东
回复
没有更多了
发现更多内容

某招聘平台流出一套超级全面的《Java面试题总结》被疯狂转发近百万次,已助我拿下5个大厂offer。

Java架构之路

Java 程序员 架构 面试 编程语言

黄金圈法则 - 识别真伪需求的神器

石云升

思维模型 28天写作 职场经验 4月日更

我是收藏一把好手

yes

学习

Javascript词法结构你懂吗?

前端树洞

JavaScript ecmascript 大前端 4月日更

大神,膜拜!SpringMVC高能笔记分享,从头到尾,都是精华

Java架构师迁哥

火爆火爆!最新分享给大家:Boss直聘转发超80W次的一套超全面试题总结

比伯

Java 架构 面试 程序人生 计算机

领域驱动设计101 - 分层

luojiahu

领域驱动设计 DDD

一文搞定数据响应式原理

执鸢者

Vue 数据响应式原理

亚马逊云科技宣布为 Amazon EFS 提供低成本存储级别!

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

我们帮助 IoTeX 实现万物可信互联,用区块链连接世界 | 精选案例

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

不懂源码可以去面试?阿里P7:Spring源码解析整套笔记分享

Java架构师迁哥

211本科面试阿里挂了:分布式+限流+通讯+数据库被问懵了!

码农之家

Java 编程 程序员 面试 刷题笔记

C++ 虚函数表剖析

赖猫

c++ C/C++ 封装、继承、多态

【LeetCode】丑数Java题解

Albert

算法 LeetCode 4月日更

Nocode 进阶 | 迎接 Amazon Honeycode,敲开 NoCode 开发大门(上)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

亚马逊云科技 x 外研在线 | 将科技融入教育,用 AI 点亮数字化创新!

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

架构训练营模块 1 作业 - 张动动

张大彪

架构训练营

架构实战营模块一作业

刁寿钧

架构实战营

瞬间爆炸,凭借阿里P9的Java 核心技能精讲,直接让我在三月斩获了21个offer

Java架构师迁哥

智慧城市应该装上怎样的“大脑”,“学霸”海淀分享了一些心得

脑极体

计算机原理学习笔记Day1

穿过生命散发芬芳

计算机原理 4月日更

Java高手是怎样炼成的?阿里P8技术大牛这份手写笔记告诉你答案!

Java架构之路

Java 程序员 架构 面试 编程语言

数万人跪求!阿里P8大牛手写的《Java程序性能优化实战笔记》,GitHub标星已高达十万!

Java架构之路

Java 程序员 架构 面试 编程语言

刚刚!字节跳动发布了 1179 个 Java 岗,平均薪资40K

钟奕礼

Java 编程 程序员 架构 面试

华米科技与亚马逊云科技宣布战略合作,加速覆盖全球“芯端云”战略布局

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

电商/零售行业速入!开启个性化推荐,让新品购买率无限 up~

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

智能小车系列-树莓派UPS-X750电源

波叽波叽啵😮一口盐汽水喷死你

树莓派 nodejs X750 树莓派UPS I2C

不是吧,都2021年了你还不知道有面试全真宝典这个东西吧!

Java架构师迁哥

COBIT2019中核心模型(目标)、设计因素、治理系统和系统组件的关系

ming_hgm

cobit

潮汐交替,价值重组:2021数字化转型看什么?

脑极体

平面设计之PS(后)

空城机

PhotoShop ps 4月日更

通义千问能看图了!阿里云开源视觉语言大模型Qwen-VL ,支持图文双模态输入_阿里巴巴_凌敏_InfoQ精选文章