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QVQ 72B Preview
QVQ 72B Preview
目标受众为研究人员和开发者，特别是那些在视觉推理、多学科理解和数学推理领域寻求先进解决方案的专业人士。QVQ-72B-Preview提供了一个强大的工具，可以帮助他们处理复杂的视觉和文本数据，推动相关领域的研究和应用发展。
AI模型研究工具#视觉推理#多学科理解#数学推理#模型#研究普通产品开源
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简介
QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型，专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力，特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步，但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力，在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注，导致幻觉。此外，QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。
截图
产品特色
- 多学科理解和推理：在MMMU基准测试中得分高达70.3%，展现了强大的多学科理解和推理能力。
- 数学推理任务：在MathVision基准测试中取得显著进步，突出了模型在数学推理任务上的能力。
- 挑战性问题解决：在OlympiadBench上的表现也展示了模型解决挑战性问题的能力。
- 单轮对话支持：目前模型仅支持单轮对话和图像输出，不支持视频输入。
- 安全性和伦理考量：需要稳健的安全措施以确保可靠和安全的性能。
- 性能和基准限制：在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注，导致幻觉。
- 基本识别任务：在识别人、动物或植物等基本任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。
使用教程
1. 安装qwen-vl-utils工具包，以便更便捷地处理各种类型的视觉输入。
2. 使用transformers库加载Qwen2VLForConditionalGeneration模型。
3. 从qwen_vl_utils导入process_vision_info函数来处理视觉信息。
4. 准备输入消息，包括系统角色的消息和用户角色的消息，用户消息中包含图像和文本。
5. 使用processor.apply_chat_template函数准备推理所需的文本。
6. 调用process_vision_info函数处理视觉信息。
7. 将文本和视觉输入传递给processor，准备模型输入。
8. 使用model.generate函数生成输出。
9. 使用processor.batch_decode函数解码生成的ID，获取最终的输出文本。
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