

QVQ 72B Preview
簡介 :
QVQ-72B-Preview是由Qwen團隊開發的實驗性研究模型,專注於增強視覺推理能力。該模型在多學科理解和推理方面展現出強大的能力,特別是在數學推理任務上取得了顯著的進步。儘管在視覺推理方面取得了進步,但QVQ並不完全取代Qwen2-VL-72B的能力,在多步視覺推理中可能會逐漸失去對圖像內容的關注,導致幻覺。此外,QVQ在基本識別任務上並沒有顯示出比Qwen2-VL-72B更顯著的改進。
需求人群 :
目標受眾為研究人員和開發者,特別是那些在視覺推理、多學科理解和數學推理領域尋求先進解決方案的專業人士。QVQ-72B-Preview提供了一個強大的工具,可以幫助他們處理複雜的視覺和文本數據,推動相關領域的研究和應用發展。
使用場景
- 使用QVQ-72B-Preview模型在MMMU基準測試中進行多學科理解和推理任務。
- 利用模型在MathVision基準測試中處理數學推理任務。
- 在OlympiadBench上應用模型解決具有挑戰性的問題。
產品特色
- 多學科理解和推理:在MMMU基準測試中得分高達70.3%,展現了強大的多學科理解和推理能力。
- 數學推理任務:在MathVision基準測試中取得顯著進步,突出了模型在數學推理任務上的能力。
- 挑戰性問題解決:在OlympiadBench上的表現也展示了模型解決挑戰性問題的能力。
- 單輪對話支持:目前模型僅支持單輪對話和圖像輸出,不支持視頻輸入。
- 安全性和倫理考量:需要穩健的安全措施以確保可靠和安全的性能。
- 性能和基準限制:在多步視覺推理中可能會逐漸失去對圖像內容的關注,導致幻覺。
- 基本識別任務:在識別人、動物或植物等基本任務上並沒有顯示出比Qwen2-VL-72B更顯著的改進。
使用教程
1. 安裝qwen-vl-utils工具包,以便更便捷地處理各種類型的視覺輸入。
2. 使用transformers庫加載Qwen2VLForConditionalGeneration模型。
3. 從qwen_vl_utils導入process_vision_info函數來處理視覺信息。
4. 準備輸入消息,包括系統角色的消息和用戶角色的消息,用戶消息中包含圖像和文本。
5. 使用processor.apply_chat_template函數準備推理所需的文本。
6. 調用process_vision_info函數處理視覺信息。
7. 將文本和視覺輸入傳遞給processor,準備模型輸入。
8. 使用model.generate函數生成輸出。
9. 使用processor.batch_decode函數解碼生成的ID,獲取最終的輸出文本。
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