怎样自己弄一个网站,网站开发于制作总结,wd网页设计教程,wordpress排名主题Qwen2.5-VL 是什么#xff1f;
Qwen2.5-VL 是 阿里达摩院推出的一系列多模态大模型#xff0c;支持图像 语言理解与生成任务#xff0c;比如图文问答、图像描述、视觉推理等。它是基于 Qwen2.5 基座语言模型#xff0c;结合了 Vision Transformer#xff08;ViT#xf…Qwen2.5-VL 是什么
Qwen2.5-VL 是 阿里达摩院推出的一系列多模态大模型支持图像 语言理解与生成任务比如图文问答、图像描述、视觉推理等。它是基于 Qwen2.5 基座语言模型结合了 Vision TransformerViT视觉编码器 Vision-Language 融合模块 LLM 语言模型。 模块划分
配置表中共分为三大模块
1. ✅ Vision Transformer (ViT)图像编码器
负责将输入图像转换为视觉特征。
参数含义三个模型配置对比Hidden Size每个 patch token 的向量维度。表示 ViT 输出特征维度。都是 1280# LayersTransformer 层数越多表示视觉信息处理能力越强。都是 32 层# Num Heads注意力头的数量用于 Multi-Head Attention。都是 16 头Intermediate SizeFFN前馈网络中间层维度通常是 Hidden Size 的 2~4 倍用于提升非线性表达能力。都是 3456Patch Size图像切片大小每个 patch 是图像中的一个小块。14 × 14Window Size表示每个窗口关注的区域大小影响注意力机制的局部性。都是 112Full Attention Block Indexes全局注意力所在的 Transformer 层索引其余为窗口注意力用于捕捉全局上下文。{7, 15, 23, 31} 说明ViT 配置在三个模型中完全一致说明视觉编码器保持固定。 2. Vision-Language Merger视觉语言融合模块
把图像特征和语言特征融合为语言模型生成提供输入。
参数含义对比In Channel输入通道数对应 ViT 的输出维度1280。全部是 1280Out Channel输出通道数表示融合后特征维度也是送入 LLM 的输入维度分别为 2048, 3584, 8192 注意随着模型规模增大融合后的通道维度越大表示更丰富的多模态语义表示能力。 3. Large Language Model (LLM)语言模型核心
参数含义三个模型配置对比Hidden Size每个 token 的向量维度即语言模型的特征维度分别为 2048, 3584, 8192# LayersTransformer 层数决定模型深度与学习能力分别为 36, 28, 80# KV Heads用于 KV cache 的注意力头数与训练/推理效率相关分别为 2, 4, 8Head Size单个注意力头的维度全部是 128Intermediate SizeFFN 中间维度决定非线性表达能力通常是 Hidden Size × 2~4分别为 4864, 18944, 29568Embedding Tying是否词嵌入共享输入 Embedding 和输出 Softmax 权重是否共享✅3B共享✗7B/72B不共享Vocabulary Size词汇表大小表示可识别的 token 种类数量全部是 151,646# Trained Tokens训练语料 token 数量单位是 T万亿影响泛化能力全部是 4.1T 说明
7B 层数比 3B 还少28 vs 36但参数更多表示更宽更大维度而不是更深。72B 模型深度大80层宽度也非常大属于超大规模模型。只在 3B 模型中使用了 Embedding Tying参数共享 来节省模型大小较大模型未共享以增强灵活性。 ✳️ 总结对比
模型模型规模多模态融合维度LLM参数规模适用场景3B中小型2048基础能力强适合推理部署场景如移动端、低算力7B中大型3584更宽更强适合通用图文问答等场景72B超大模型8192超深超宽适合科研、开放式多模态推理任务
