Qwen2 VL 72B Instruct Neueste Entwicklungen im Bereich Vision-Language Modelle
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Qwen2-VL-72B-Instruct: Ein Blick auf das neue Vision-Language Modell
Einführung
Die Welt der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter, und ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist das neueste Vision-Language Modell Qwen2-VL-72B-Instruct. Entwickelt von Alibaba Cloud und veröffentlicht auf der Plattform Hugging Face, bringt dieses Modell bedeutende Fortschritte in der Multimodalität und der Verarbeitung von Bild- und Videoinhalten. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Fähigkeiten, Anwendungen und technologischen Innovationen, die dieses Modell auszeichnen.
Hauptfunktionen und Verbesserungen
Qwen2-VL-72B-Instruct repräsentiert fast ein Jahr intensiver Forschung und Entwicklung. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen und Verbesserungen, die es zu einem der fortschrittlichsten open-source Vision-Language Modelle machen:
- State-of-the-Art Bildverständnis: Das Modell erzielt Spitzenleistungen bei visuellen Benchmark-Tests wie MathVista, DocVQA und MTVQA. - Videoverarbeitung: Es kann Videos von mehr als 20 Minuten Länge verstehen und für Aufgaben wie Video-basierte Frage-Antwort-Sitzungen und Dialoge verwendet werden. - Integration mit Geräten: Dank komplexer Entscheidungsfindung und Vernunftverarbeitung kann das Modell in mobile Geräte, Roboter und andere Systeme integriert werden. - Mehrsprachige Unterstützung: Neben Englisch und Chinesisch unterstützt Qwen2-VL-72B-Instruct nun auch europäische Sprachen, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Vietnamesisch.Technologische Innovationen
Die Architektur von Qwen2-VL-72B-Instruct bringt mehrere technologische Neuerungen mit sich:
- Naive Dynamic Resolution: Diese Funktion ermöglicht die Verarbeitung von Bildern mit beliebiger Auflösung, wodurch eine menschlichere visuelle Verarbeitung erreicht wird. - Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE): Diese Technologie decomposiert die Positions-Einbettung in 1D-Text, 2D-Visuell und 3D-Video, was die multimodale Verarbeitung verbessert.Benchmark-Leistungen
Das Modell wurde intensiv getestet und hat beeindruckende Ergebnisse in verschiedenen Benchmarks erzielt. Hier einige Beispiele:
- DocVQAtest: 96.5% - OCRBench: 877 Punkte - MTVQA: 30.9% - RealWorldQA: 77.8%Multilinguale Fähigkeiten
Qwen2-VL-72B-Instruct hat auch in mehrsprachigen Benchmarks gut abgeschnitten, was seine Fähigkeit zur Verarbeitung und zum Verständnis von Texten in verschiedenen Sprachen zeigt:
- Deutsch: 36.5% - Französisch: 44.1% - Italienisch: 42.8%Integration und Nutzung
Qwen2-VL-72B-Instruct kann nahtlos in verschiedene Anwendungen integriert werden. Hier ist ein kurzes Beispiel, wie man das Modell in einem Python-Skript verwendet:
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info
model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct")
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe this image."},
],
}
]
text = processor.apply_chat_template(
messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(
text=[text],
images=image_inputs,
videos=video_inputs,
padding=True,
return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
Beschränkungen und zukünftige Entwicklungen
Obwohl Qwen2-VL-72B-Instruct viele beeindruckende Fähigkeiten besitzt, gibt es noch einige Einschränkungen. Zum Beispiel wird derzeit keine Audioverarbeitung unterstützt, und die Datenaktualität könnte verbessert werden. Dennoch zeigen die kontinuierlichen Entwicklungen und die starke Leistung des Modells, dass es ein wichtiger Schritt in der Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme ist.
Fazit
Qwen2-VL-72B-Instruct ist ein bemerkenswertes Beispiel für die Fortschritte in der Multimodalität und der Künstlichen Intelligenz. Mit seiner beeindruckenden Leistung in Bild- und Videoverarbeitung, der Integration in verschiedene Geräte und der Unterstützung mehrerer Sprachen stellt es einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der KI dar. Wir können gespannt sein, welche zukünftigen Entwicklungen diese Technologie noch bringen wird.
