01、概述

在人工智能的不斷進(jìn)步中，如何將視覺與語言的能力有效整合，仍然是一個(gè)復(fù)雜而富有挑戰(zhàn)性的課題。傳統(tǒng)的模型常常在需要理解視覺和文本數(shù)據(jù)的任務(wù)中顯得力不從心，導(dǎo)致在圖像分析、視頻理解以及交互工具的使用等應(yīng)用場景中存在局限性。這些挑戰(zhàn)突顯了對(duì)更加復(fù)雜且高效的視覺-語言模型（VLM）的需求，尤其是能夠無縫解析和回應(yīng)多模態(tài)信息的模型。

在這種背景下，Qwen AI 推出了 Qwen2.5-VL，這款新型的視覺-語言模型旨在處理計(jì)算機(jī)任務(wù)，并且?guī)缀鯚o需設(shè)置即可快速部署。作為其前身 Qwen2-VL 的升級(jí)版本，Qwen2.5-VL 在視覺理解和推理能力方面有了顯著提升。它不僅能識(shí)別從日常物品（如花卉和鳥類）到更復(fù)雜的視覺元素（如文本、圖表、圖標(biāo)和布局）等廣泛的物體，還能作為智能視覺助手，與計(jì)算機(jī)和手機(jī)上的軟件工具進(jìn)行互動(dòng)，而無需大量的定制化調(diào)整。

02、Qwen2.5-VL：從技術(shù)層面帶來的創(chuàng)新

Qwen2.5-VL 的發(fā)布代表了視覺-語言模型技術(shù)的一大步。它在多個(gè)技術(shù)方面做出了改進(jìn)，使其在處理多模態(tài)任務(wù)時(shí)更為高效和智能。

1） 先進(jìn)的架構(gòu)設(shè)計(jì)：Vision Transformer 與語言模型的完美融合

Qwen2.5-VL 基于 Vision Transformer (ViT) 架構(gòu)，并結(jié)合了 SwiGLU 和 RMSNorm 等先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化了視覺理解的能力。這些改進(jìn)使得該模型在視覺信息的處理上更加高效，同時(shí)與 Qwen2.5 語言模型的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了無縫對(duì)接，從而提升了整體性能。

2） 動(dòng)態(tài)分辨率與自適應(yīng)幀率訓(xùn)練

為了更好地處理視頻數(shù)據(jù)，Qwen2.5-VL 支持 動(dòng)態(tài)分辨率 和 自適應(yīng)幀率 的訓(xùn)練方式，使得它能夠更高效地處理視頻中的動(dòng)態(tài)圖像信息。這一技術(shù)優(yōu)勢使得 Qwen2.5-VL 在理解視頻內(nèi)容時(shí)，能夠精準(zhǔn)地識(shí)別關(guān)鍵幀和時(shí)序變化，捕捉到視頻中最為重要的時(shí)刻。

3） 增強(qiáng)的視覺編碼與視頻理解

通過采用 動(dòng)態(tài)幀采樣 技術(shù)，Qwen2.5-VL 在處理視頻數(shù)據(jù)時(shí)能夠捕捉到運(yùn)動(dòng)和時(shí)序信息，從而使得模型能夠更好地理解視頻中的場景變化和時(shí)空關(guān)系。這不僅提升了視頻分析的能力，還優(yōu)化了訓(xùn)練和推理的速度。

這些技術(shù)上的創(chuàng)新使得 Qwen2.5-VL 在視覺編碼方面更加高效，為多模態(tài)任務(wù)的處理提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

03、Qwen2.5-VL 的性能與應(yīng)用前景

Qwen2.5-VL 在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，尤其在數(shù)學(xué)、文檔理解、常識(shí)問答和視頻分析等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。以下是 Qwen2.5-VL 在一些關(guān)鍵任務(wù)中的表現(xiàn)：

• 數(shù)學(xué)推理與問題解答：Qwen2.5-VL 在復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題和推理任務(wù)上展現(xiàn)了強(qiáng)勁的解答能力，尤其是在動(dòng)態(tài)問題推理方面表現(xiàn)尤為出色。
• 文檔和圖表理解：Qwen2.5-VL 對(duì)文檔和圖表的理解能力較前一版本有了顯著提升，能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別圖像中的文本內(nèi)容以及圖表結(jié)構(gòu)，適用于各類文檔和報(bào)告的自動(dòng)解析。
• 視頻分析：通過改進(jìn)的視頻理解能力，Qwen2.5-VL 能夠高效處理視頻數(shù)據(jù)，并且在多個(gè)視頻分析任務(wù)中超過了現(xiàn)有的一些主流模型。

值得注意的是，Qwen2.5-VL-72B-Instruct 作為該系列的旗艦?zāi)Ｐ?，取得了多個(gè)基準(zhǔn)測試中的領(lǐng)先成績。更小的模型，如 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 和 Qwen2.5-VL-3B，也表現(xiàn)出色，后者甚至在某些任務(wù)中超越了 GPT-4o-mini 和 Qwen2-VL 7B 版本，展現(xiàn)了較強(qiáng)的競爭力，尤其適合計(jì)算資源有限的環(huán)境。

Qwen2.5-VL 的應(yīng)用前景：更智能、更靈活的交互式 AI

Qwen2.5-VL 作為一款視覺-語言模型，具有出色的跨模態(tài)能力，能夠在計(jì)算機(jī)和移動(dòng)設(shè)備上無需大量定制即可完成各種任務(wù)。這一特點(diǎn)使其成為現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中非常實(shí)用的工具，尤其在需要圖文并茂的任務(wù)、視頻處理以及交互式助手等領(lǐng)域有著廣泛的潛力。

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，像 Qwen2.5-VL 這樣的模型正在逐步縮小視覺與語言之間的鴻溝，使得機(jī)器可以更自然、更智能地與人類進(jìn)行多模態(tài)交互。無論是智能助手、文檔解析，還是視頻內(nèi)容分析，Qwen2.5-VL 都能夠提供高效、精準(zhǔn)的解決方案，推動(dòng)了多模態(tài) AI 技術(shù)的發(fā)展。

04、總結(jié)

Qwen2.5-VL 在視覺與語言理解領(lǐng)域的進(jìn)步，代表了人工智能在跨模態(tài)處理能力上的一次飛躍。通過創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方法以及高效的訓(xùn)練框架，Qwen2.5-VL 為各類應(yīng)用提供了更強(qiáng)大的支持。它不僅能夠以較低的設(shè)置成本實(shí)現(xiàn)智能助手的功能，還能夠在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出卓越的性能。隨著越來越多類似 Qwen2.5-VL 的模型走向?qū)嶋H應(yīng)用，未來的人工智能將變得更加智能、更加靈活，能夠更好地理解和響應(yīng)多種類型的信息，為人類創(chuàng)造更多可能性。

Qwen2.5-VL 的發(fā)布標(biāo)志著 AI 視覺-語言模型領(lǐng)域的一次重大突破，而它所帶來的應(yīng)用前景也預(yù)示著我們正在迎接更加智能化的未來。

參考：

1. ??https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-vl-6795ffac22b334a837c0f9a5??
2. ??https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl/??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/hhPNcjIu3TL5aFvLNb5SyQ??