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POINTS Qwen 2 5 7B Chat
POINTS Qwen 2 5 7B Chat
目标受众为研究人员、开发者和企业用户，他们需要利用先进的视觉语言模型来处理图像和文本数据，提升产品的智能交互能力。POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat因其高性能和易用性，特别适合需要处理大量视觉语言数据的AI项目。
AI模型聊天机器人#视觉语言模型#多模态#对话系统#图像文本到文本普通产品开源
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产品介绍
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简介
POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat是一个集成了视觉语言模型最新进展和新技巧的模型，由微信AI的研究人员提出。它通过预训练数据集筛选、模型汤等技术，显著提升了模型性能。这个模型在多个基准测试中表现优异，是视觉语言模型领域的一个重要进步。
截图
产品特色
集成最新的视觉语言模型技术，如CapFusion、Dual Vision Encoder和Dynamic High Resolution。
采用困惑度作为筛选预训练数据集的指标，有效减少数据集大小，提升模型性能。
应用模型汤技术，对不同视觉指令调整数据集微调后的模型进行整合，进一步提升性能。
在多个基准测试中表现优异，如MMBench-dev-en、MathVista等。
支持多模态和对话功能，适用于图像文本到文本的任务。
模型参数量大，达到8.25B，使用BF16张量类型。
提供详细的使用示例和社区讨论，便于用户学习和交流。
使用教程
1. 导入必要的库和模块，包括transformers、PIL、torch等。
2. 获取图像URL，并通过requests获取图像数据。
3. 使用PIL库打开图像数据，准备提示文本。
4. 指定模型路径，并从预训练模型加载tokenizer和model。
5. 设置图像处理器和生成配置，包括最大新令牌数、温度、top_p等。
6. 使用model.chat方法，传入图像、提示文本、tokenizer、图像处理器等参数，进行模型交互。
7. 输出模型的响应结果。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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17.08%
印度
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俄罗斯
4.58%
日本
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