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近日消息，通义千问团队宣布对Qwen-VL模型进行重要升级，正式推出其迭代版本——Qwen2-VL模型。这次更新聚焦于视觉语言理解领域，旨在通过深度学习技术的优化，增强模型在处理图像与文本交叉信息方面的性能，提升多模态应用场景的准确性和创造力，为用户带来更高效、智能的视觉语言交互体验。
Qwen2-VL 的一项关键架构改进是实现了动态分辨率支持（Naive Dynamic Resolution support）。与上一代模型 Qwen-VL 不同，Qwen2-VL 可以处理任意分辨率的图像，而无需将其分割成块，从而确保模型输入与图像固有信息之间的一致性。这种方法更接近地模仿人类的视觉感知，使模型能够处理任何清晰度或大小的图像。
另一个关键架构增强是 Multimodal Rotary Position Embedding（M-ROPE）。通过将 original rotary embedding 分解为代表时间和空间（高度和宽度）信息的三个部分，M-ROPE 使 LLM 能够同时捕获和集成 1D 文本、2D 视觉和 3D 视频位置信息。这使 LLM 能够充当多模态处理器和推理器。
在 7B 规模下，Qwen2-VL-7B 保留了对图像、多图像和视频输入的支持，以更具成本效益的模型大小提供“具有竞争力”的性能。
Qwen2-VL-2B 模型针对潜在的移动部署进行了优化。尽管参数量只有 2B，但官方表示该模型在图像、视频和多语言理解方面表现出色。
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