为了减轻这些麻烦，在这项工作中，我们提出了一个统一的框架，在一个单一的架构中学习不同的任务，具有相同的语言模型目标，即多模态条件文本生成，我们的模型根据视觉和文本输入，学习在文本中生成标签。 在7个流行的视觉和语言基准上，包括视觉问答、指代表达理解、视觉常识推理，其中大多数以前被建模为判别性任务，我们的生成方法（具有单一的统一架构）达到了与最近特定任务的最先进视觉和语言模型相当的性能。 此外，我们的生成方法在具有罕见答案的问 …

研究问题：论文旨在提升大型视觉语言模型（LVLM）在细粒度视觉感知、文档解析、物体定位和长视频理解方面的能力。 LVLM 是人工智能领域的重要突破，能够整合视觉感知和自然语言处理，从而更好地理解和分析复杂信息。 然而，现有的 LVLM 在计算复杂度、上下文理解、细粒度视觉感知和处理变长序列等方面仍面临挑战。 作者认为现有的模型在各项任务上表现均衡，但缺乏在特定任务上的卓越表现。 因此，Qwen2.5-VL 致力于探索细粒度感知能力，为 LVLM 奠定更强 …

2024年12月11日 · Qwen-VL 是 阿里巴巴 在多模态学习领域提出的一种新型模型。 它具有处理视觉和语言信息的能力，旨在增强计算机对图像和文本的理解与生成能力。 今天正好空闲了就把Qwen-VL的论文拿过来打算整体读下，本文主要是自己的论文阅读笔记，感兴趣的话可以参考一下，如果想要阅读原英文论文的话，地址在 这里，如下所示： 在这项工作中，我们介绍了Qwen-VL系列，这是一组大规模的视觉语言模型（LVLMs），旨在感知和理解文本和图像。 …

2025年1月13日 · 多模态大模型 简单讲由三个部分组成，分别是 视觉层 （Image encoder）、 转接层 （Projector）、 语言层 （LLM）。 一般来讲训练都会冻结视觉层，对语言层及转接层进行训练，当然也不是绝对的。 对多模态大模型进行训练其实要做的与 NLP LLM 训练是类似的工作，构建好数据后，通过 huggingface 的 Trainer 或者 SFTTrainer 可以直接对其进行训练。 多模态的训练任务有很多，比如Image captioning、Visual Question Answering等，涉及到更细分的领域 …

2023年8月22日 · Qwen-VL accepts image, text, and bounding box as inputs, outputs text, and bounding box. The features of Qwen-VL include: Strong performance : It significantly surpasses existing open-sourced Large Vision Language Models (LVLM) under a similar model scale on multiple English evaluation benchmarks (including Zero-shot Captioning, VQA, DocVQA ...

2024年11月7日 · The second strategy focuses on employing extremely high-resolution images to improve text recognition capabilities. In this paper, we focus on enhancing the first strategy by introducing a novel method, named TAP-VL, which treats OCR information as a distinct modality and seamlessly integrates it into any VL model.

TAP-VL采用了一种轻量级基于 Transformer 的OCR模块来接收带有布局信息的OCR，将其压缩为一种短固定长度的序列，作为LLM的输入。 为此，作者在未标注文档上对OCR模块进行模型无关的预训练，然后通过短期微调将其集成到任何VL架构中。 大量实验表明，在将TAP-VL应用于顶级VL模型时，无论是在场景文本和基于文档的基准测试中，性能始终有所提高。 大型视觉语言（VL）模型已成为人工智能领域的一个关键研究领域，在多模态推理方面取得了显著进展。 …

2 天之前 · 项目介绍 Qwen-VL 是由阿里巴巴云提出的通义千问-VL（Qwen-VL）聊天和预训练大型视觉语言模型。该项目是 Qwen 大模型系列的视觉语言模型版本，支持图像、文本和边界框作为输入，输出文本和边界框。Qwen-VL 具有以下特点： 强大的性能：在多个英语评...

MiniMax-01是MiniMax推出的全新系列模型，包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。 MiniMax-01首次大规模实现线性注意力机制，打破传统Transformer架构限制，参数量达4560亿，单次激活459亿，性能比肩海外顶尖模型，能高效处理全球最长400万token上下文。 MiniMax-01系列模型以极致性价比提供API服务，标准定价低，且在长文任务、多模态理解等多方面表现优异。 参数量与激活量：模型参数量高达4560亿，单次激活459亿，综 …

2024年11月7日 · TAP-VL employs a lightweight transformer-based OCR module to receive OCR with layout information, compressing it into a short fixed-length sequence for input into the LLM. Initially, we conduct model-agnostic pretraining of the OCR module on unlabeled documents, followed by its integration into any VL architecture through brief fine-tuning.