Qwen2.5-VL技术报告

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/IbfY50w_w27WO3ZzRSsyDg
全文摘要

Qwen2.5-VL模型在视觉语言系列中具有显著的基础能力和创新功能上的提升。通过增强的视觉识别、精确的对象定位、稳健的文档解析和长视频理解等能力，Qwen2.5-VL实现了对世界的更好理解和交互。该模型的一个突出特点是能够准确地使用边界框或点来定位对象，并提供稳健的结构化数据提取以及详细的图表、图形和布局分析。为了处理复杂的输入，Qwen2.5-VL引入了动态分辨率处理和绝对时间编码技术，使其能够处理不同大小的图像和长达数小时的视频，并进行第二级事件定位。这使得模型能够在不依赖传统归一化技术的情况下自然感知空间尺度和时间动力学。通过训练一个原生的动态分辨率Vision Transformer（ViT）并集成窗口注意力，我们在保持原始分辨率的同时显著减少了计算开销。因此，Qwen2.5-VL不仅在静态图像和文档理解方面表现出色，而且作为一个交互式视觉代理，在真实世界场景下具备推理、工具使用和任务执行的能力，如操作计算机和移动设备。该模型在多个领域具有强大的泛化能力，无需针对特定任务进行微调。Qwen2.5-VL有三种规模可供选择，适用于从边缘AI到高性能计算的各种用例。旗舰型号Qwen2.5-VL-72B与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等最先进的模型相当，尤其擅长文档和图表的理解。较小的Qwen2.5-VL-7B和Qwen2.5-VL-3B模型在资源受限环境中表现出了更强的能力，并且仍然保持着稳健的语言性能，保留了Qwen2.5 LLM的核心语言能力。

论文：https://arxiv.org/abs/2502.13923
官网地址:  https://chat.qwenlm.ai
huggingface: https://huggingface.co/Qwen
modelscope: https://modelscope.cn/organization/qwen
github: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL

论文方法

方法描述

该论文主要介绍了基于 Qwen2.5-VL 系列模型的大规模预训练多模态模型的设计与实现。该模型采用了多种设计和技术手段来提高其性能和效率。
首先，该模型使用了大规模的预训练数据集，并对其进行了精心筛选和清洗，以确保数据的质量和多样性。其次，该模型采用了改进的视觉编码器结构，包括使用旋转位置编码、窗口注意力机制等技术来处理图像序列。此外，该模型还引入了一种新的多模态旋转位置编码器，用于更好地处理文本和图像之间的关系。
最后，该模型采用了双阶段优化框架来进行微调，以进一步提高其性能和适应不同的任务需求。该框架结合了监督式微调和直接偏好优化两种技术，以同时考虑模型的表示能力和行为能力。
方法改进

相比于之前的多模态模型，该模型在以下几个方面进行了改进：

• 使用更大规模的数据集进行预训练，提高了模型的泛化能力和性能。
  
• 引入了更多的先进技术，如旋转位置编码器、窗口注意力机制等，提高了模型对不同输入类型的处理能力。
  
• 采用了双阶段优化框架，能够更有效地调整模型的行为和表示能力，提高了模型的适应性和性能。W
  

解决的问题

该模型主要解决了以下问题：

• 处理不同类型的输入数据时，如何提高模型的表达能力和性能。
  
• 如何更有效地调整模型的行为和表示能力，以适应不同的任务需求。
  
• 如何提高模型的泛化能力和适应性，使其能够在更广泛的应用场景中发挥作用。
  

论文实验

本文介绍了对 Qwen2.5-VL 模型的多方面实验比较，包括视觉问答、纯文本任务、文档理解与 OCR、空间理解和视频理解等方面。在视觉问答方面，该模型在多个数据集上表现优异，如 MMBench 系列、MMStar、MME、MuirBench、BLINK、CRPE、HallBench、MTVB、MMVet 和 MM-MT-Bench 等。在纯文本任务中，Qwen2.5-VL 不仅在各种领域和任务上取得了最先进的性能，还展示了出色的多样性。在文档理解与 OCR 方面，该模型在 AI2D、TextVQA、DocVQA、InfoVQA、ChartQA、CharXiv、SEED-Bench-2-Plus、OCRBench、OCRBench_v2、CC-OCR 和 OmniDocBench 等基准测试中表现出色。在空间理解方面，该模型在指代表达理解、物体检测、自定义点定位和计数等任务上都取得了领先的成绩。最后，在视频理解方面，该模型在 LVBench、MLVU、LongVideoBench、EgoSchema、PerceptionTest、MLVU、LVBench、TempCompass 和 Charades-STA 等基准测试中也取得了显著的进步。总之，Qwen2.5-VL 在多个领域的实验中均表现出色，展示了其强大的多模态能力和适应性。
论文总结

文章优点

本文提出了一种名为Qwen2.5-VL的视觉语言模型系列，该模型在多模态理解和交互方面取得了显著进展。其增强的视觉识别能力、对象定位能力、文档解析能力和长视频理解能力使其在静态和动态任务中表现出色。此外，它具有原生的动态分辨率处理和绝对时间编码功能，可以高效地处理各种输入，并通过减少计算开销而不牺牲分辨率精度来降低计算负担。Qwen2.5-VL适用于从边缘AI到高性能计算的各种应用。旗舰版本Qwen2.5-VL-72B与领先的模型如GPT-4o和Claude3.5 Sonnet相比，在文档和图表理解方面匹配或超过它们，同时保持纯文本任务的良好性能。较小的Qwen2.5-VL-7B和Qwen2.5-VL-3B变体优于相应大小的竞争者，提供效率和灵活性。Qwen2.5-VL为视觉语言模型树立了新的基准，展示了在跨领域的任务执行和一般化方面的卓越表现，为更智能和互动系统的发展铺平了道路，实现了感知和现实世界应用之间的桥梁。
方法创新点

本文的主要贡献在于以下几个方面：

• 实施窗口注意力机制：将窗口注意力引入视觉编码器以优化推理效率。
  
• 引入动态FPS采样：将动态分辨率扩展到时域维度，使模型能够全面理解不同采样率下的视频。
  
• 升级MRoPE：在时域上对齐至绝对时间，从而促进更加复杂的序列学习。
  
• 数据集构建：致力于高质量数据的收集和整理，进一步扩大预训练语料库规模。
  

未来展望

基于本文提出的Qwen2.5-VL框架，未来的研究可以从以下方向展开：

• 模型融合：探索如何将不同的视觉语言模型（如Omni、MoE等）融合在一起，提高整体性能。
  
• 知识迁移：研究如何利用已有的知识库来辅助新模型的学习过程，缩短收敛时间和提高泛化能力。
  
• 多模态推理：探索如何更好地整合不同类型的数据源，如图像、视频、音频等，以实现更高效的多模态推理。
  
• 可解释性和可定制性：研究如何提高模型的可解释性和可定制性，以便用户可以根据特定需求调整模型的行为和性能。
  

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