Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8
改进视觉和文本处理能力的多模态模型
本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。
项目介绍：Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8
项目背景
Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 是 Qwen 团队推出的新一代多模态模型。这款模型是对前代 Qwen-VL 模型的进一步升级，经过几乎一年的创新与研发，为用户带来了更多的功能和改进。
主要特点
图像理解的前沿表现
Qwen2-VL 在多个视觉理解基准测试中表现优异，包括 MathVista、DocVQA、RealWorldQA 及 MTVQA 等，展现出对各类分辨率和比例图像的顶尖理解能力。
对长视频的理解
该模型能够理解长达20分钟以上的视频内容，支持基于视频的高质量问答、对话和内容创作等应用。
智能设备集成
Qwen2-VL 具有复杂推理与决策能力，能够集成到移动设备、机器人等中，实现基于视觉环境和文本指令的自动化操作。
多语言支持
为了服务全球用户，Qwen2-VL 除了支持中英文外，还能够理解图片中的多种语言文本，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。
模型结构更新
动态分辨率处理
Qwen2-VL 具备动态处理任意图像分辨率的能力，将图像映射为动态数量的视觉标记，提供更接近人类的视觉处理体验。
多模态旋转位置嵌入 (M-ROPE)
通过将位置信息分解为多个部分来捕捉 1D 文本、2D 视觉和 3D 视频的位置信息，增强了模型的多模态处理能力。
模型性能
Qwen2-VL-72B-Instruct 在量化模型（如 GPTQ 和 AWQ）的生成性能方面表现出色。在多项测试中，如 MMMU_VAL、DocVQA_VAL、MMBench_DEV_EN 及 MathVista_MINI，该模型显示出优秀的准确率。
速度性能
Qwen2-VL-72B 的速度评估环境包括 NVIDIA A100 80GB GPU，采用不同上下文长度情况下，评估了模型的推理速度（每秒生成的标记数）和内存占用情况。
快速开始
项目提供了工具包，便于处理各类视觉输入，包括base64、URL 和交错的图像及视频。用户可以通过命令 pip install qwen-vl-utils 进行安装，然后借助模型的处理工具进行视觉输入处理与文本生成。
使用限制
虽然 Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 适用于广泛的视觉任务，但仍存在一些已知限制：
- 不支持音频：当前模型无法理解视频中的音频信息。
- 数据时效性：图像数据集更新至 2023 年 6 月，之后的信息可能不被覆盖。
- 个人及知识产权识别能力有限：模型在识别特定人或品牌方面可能存在不足。
- 复杂指令理解的能力有限：对复杂多步骤指令的理解和执行尚需改进。
- 计数精度不高：尤其在复杂场景中，对物体计数的准确度有待提高。
- 空间推理能力较弱：尤其在三维空间中，对物体位置关系的推断存在不足。
这些限制为模型未来优化和提升的方向，团队将持续改善模型性能及应用范围。
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