Qwen2-VL-72B
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Qwen2 VL 72B
簡介 :
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的創新成果。該模型在視覺理解基準測試中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能夠理解超過20分鐘的視頻,並可以集成到手機、機器人等設備中,進行基於視覺環境和文本指令的自動操作。除了英語和中文,Qwen2-VL現在還支持圖像中不同語言文本的理解,包括大多數歐洲語言、日語、韓語、阿拉伯語、越南語等。模型架構更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增強了其多模態處理能力。
需求人群 :
Qwen2-VL-72B的目標受眾是研究人員、開發者和企業,他們需要一個強大的視覺語言模型來處理圖像和視頻理解任務。該模型的多語言支持和多模態處理能力使其成為全球用戶的理想選擇,尤其是在需要理解和操作視覺信息的場景中。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 156.8K
使用場景
使用Qwen2-VL-72B進行數學問題的圖像識別和解答
在長視頻中進行內容創作和問答系統的開發
集成到機器人中,實現基於視覺指令的自動導航和操作
產品特色
支持各種分辨率和比例的圖像理解
能夠理解超過20分鐘的視頻,用於高質量的視頻問答、對話、內容創作等
集成到移動設備和機器人中,實現基於視覺環境和文本指令的自動操作
支持多語言文本理解,包括歐洲語言、日語、韓語、阿拉伯語、越南語等
Naive Dynamic Resolution,處理任意圖像分辨率,提供更類人的視覺處理體驗
Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增強1D文本、2D視覺、3D視頻位置信息的處理能力
使用教程
1. 安裝最新版本的Hugging Face transformers庫,使用命令:pip install -U transformers
2. 訪問Qwen2-VL-72B的Hugging Face頁面,瞭解模型詳情和使用指南
3. 根據需要下載模型文件,並在本地或雲端環境中加載模型
4. 使用模型進行圖像或視頻的輸入,獲取模型輸出的結果
5. 根據應用場景,對模型輸出進行後處理,如文本生成、問答回答等
6. 參與社區討論,獲取技術支持和最佳實踐
7. 如果需要,對模型進行進一步的微調,以適應特定的應用需求
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