📢 #Gate广场征文活动第三期# 正式启动!
🎮 本期聚焦:Yooldo Games (ESPORTS)
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🚀 参与方式:
在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
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质押 BTC 或 ESPORTS,瓜分 803,571 枚 $ESPORTS,每小时发放
时间:7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00(UTC+8)
🧠 写作方向建议:
Yooldo
阿里大模型又开源!能读图会识物,基于通义千问7B打造,可商用
来源:量子位
继通义千问-7B(Qwen-7B)之后,阿里云又推出了大规模视觉语言模型Qwen-VL,并且一上线就直接开源。
举个🌰,我们输入一张阿尼亚的图片,通过问答的形式,Qwen-VL-Chat既能概括图片内容,也能定位到图片中的阿尼亚。
首个支持中文开放域定位的通用模型
先来整体看一下Qwen-VL系列模型的特点:
按场景来说,Qwen-VL可以用于知识问答、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等场景。
比如,有一位看不懂中文的外国友人去医院看病,对着导览图一个头两个大,不知道怎么去往对应科室,就可以直接把图和问题丢给Qwen-VL,让它根据图片信息担当翻译。
视觉定位能力方面,即使图片非常复杂人物繁多,Qwen-VL也能精准地根据要求找出绿巨人和蜘蛛侠。
研究人员在四大类多模态任务(Zero-shot Caption/VQA/DocVQA/Grounding)的标准英文测评中测试了Qwen-VL。
另外,研究人员构建了一套基于GPT-4打分机制的测试集TouchStone。
如果你对Qwen-VL感兴趣,现在在魔搭社区和huggingface上都有demo可以直接试玩,链接文末奉上~
Qwen-VL支持研究人员和开发者进行二次开发,也允许商用,不过需要注意的是,商用的话需要先填写问卷申请。
项目链接:
-Chat
论文地址: