阿里云开源通义千问多模态视觉模型 Qwen-VL，号称“远超同等规模通用模型表现”

据悉，Qwen-VL 是一款支持中英文等多种语言的视觉语言（Vision Language，VL）模型，相较于此前的 VL 模型，其除了具备基本的图文识别、描述、问答及对话能力之外，还新增了视觉定位、图像中文字理解等能力。

Qwen-VL 以 Qwen-7B 为基座语言模型，在模型架构上引入视觉编码器，使得模型支持视觉信号输入，该模型支持的图像输入分辨率为 448，此前开源的 LVLM 模型通常仅支持 224 分辨率。

官方表示，该模型可用于知识问答、图像标题生成、图像问答、文档问答、细粒度视觉定位等场景，在主流的多模态任务评测和多模态聊天能力评测中，取得了远超同等规模通用模型的表现。

此外，在 Qwen-VL 的基础上，通义千问团队使用对齐机制，打造了基于 LLM 的视觉 AI 助手 Qwen-VL-Chat，可让开发者快速搭建具备多模态能力的对话应用。

通义千问团队同时表示，为了测试模型的多模态对话能力，他们构建了一套基于 GPT-4 打分机制的测试集 “试金石”，对 Qwen-VL-Chat 及其他模型进行对比测试，Qwen-VL-Chat 在中英文的对齐评测中均取得了开源 LVLM 最好结果。

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