Qwen2.5-VL-32B คืออะไรและใช้งานอย่างไรในพื้นที่

วันที่ 25 มีนาคม ตามคำสั่ง คิวเวน การประกาศของทีม โมเดล Qwen2.5-VL-32B-Instruct นั้นเป็นโอเพนซอร์สอย่างเป็นทางการ โดยมีมาตราส่วนพารามิเตอร์ 32B และแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในงานต่างๆ เช่น การทำความเข้าใจภาพ การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และการสร้างข้อความ โมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมเพิ่มเติมผ่านการเรียนรู้แบบเสริมแรง และการตอบสนองนั้นสอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์มากขึ้น ซึ่งเหนือกว่าโมเดล 72B ที่เปิดตัวก่อนหน้านี้ในการประเมินแบบหลายโหมด เช่น MMMU และ MathVista

คิวเวน2.5-วีแอล-32บี เอพีไอ

Qwen2.5-VL-32B คืออะไร?

Qwen2.5-VL-32B-Instruct เป็นผลิตภัณฑ์ใหม่ล่าสุดในซีรีส์ Qwen ของ Alibaba ซึ่งมีพารามิเตอร์มากถึง 32 พันล้านตัว ออกแบบมาเพื่อประมวลผลและตีความข้อมูลทั้งภาพและข้อความ โดยโมเดลนี้เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้ความเข้าใจอย่างละเอียดเกี่ยวกับภาพและภาษา โมเดลนี้เปิดตัวภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งมอบความยืดหยุ่นให้กับนักพัฒนาและนักวิจัยในการผสานรวมและปรับโมเดลให้เหมาะกับแอปพลิเคชันต่างๆ

เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นซีรีส์ Qwen2.5-VL ก่อนหน้า รุ่น 32B มีการปรับปรุงดังต่อไปนี้:

คำตอบจะสอดคล้องกับความชอบส่วนตัวของมนุษย์มากขึ้น: รูปแบบผลลัพธ์ได้รับการปรับปรุงเพื่อให้คำตอบมีรายละเอียดมากขึ้น รูปแบบมาตรฐานมากขึ้น และสอดคล้องกับความชอบของมนุษย์มากขึ้น
ความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์: ความแม่นยำในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ
การเข้าใจและการใช้เหตุผลภาพแบบละเอียด: ความแม่นยำที่สูงขึ้นและความสามารถในการวิเคราะห์แบบละเอียดได้รับการพิสูจน์แล้วในงานต่างๆ เช่น การแยกวิเคราะห์ภาพ การจดจำเนื้อหา และการอนุมานตรรกะภาพ

คุณจะใช้ Qwen2.5-VL-32B ภายในเครื่องได้อย่างไร?

การปรับใช้ Qwen2.5-VL-32B ในเครื่องช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถต่างๆ ได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ช่วยให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและลดเวลาแฝงได้ คลังข้อมูล GitHub อย่างเป็นทางการมีทรัพยากรที่ครอบคลุมสำหรับการปรับใช้ในเครื่อง citeturn0search6

การตั้งค่าสิ่งแวดล้อม

โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล:

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL

นำทางไปยังไดเรกทอรีโครงการ: ย้ายไปยังไดเร็กทอรีที่โคลน:

cd Qwen2.5-VL

ติดตั้ง Dependencies: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว ที่เก็บข้อมูลประกอบด้วย requirements.txt ไฟล์เพื่ออำนวยความสะดวกนี้:

pip install -r requirements.txt

การวิ่งโมเดล

หลังจากตั้งค่าสภาพแวดล้อมแล้ว:

เปิดแอปพลิเคชัน: ดำเนินการสคริปต์หลักเพื่อเริ่มต้นแอปพลิเคชัน คำแนะนำโดยละเอียดมีอยู่ในเอกสารของที่เก็บข้อมูล
เข้าถึงอินเทอร์เฟซ:เมื่อทำงานแล้ว ให้เข้าถึงอินเทอร์เฟซของโมเดลผ่านทางเว็บเบราว์เซอร์ตามที่อยู่ภายในเครื่องที่ระบุ

เคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพ

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและบริหารจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ:

ปริมาณ: ใช้ --quantize แฟล็กระหว่างการแปลงโมเดลเพื่อลดการใช้หน่วยความจำ
จัดการความยาวของบริบทจำกัดโทเค็นอินพุตเพื่อเร่งการตอบสนอง
ปิดแอปพลิเคชันที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมาก:ให้แน่ใจว่าปิดแอปพลิเคชันหนักๆ อื่นๆ เพื่อเพิ่มทรัพยากรระบบ
การประมวลผลแบบแบตช์:สำหรับภาพหลายภาพ ให้ประมวลผลเป็นชุดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

Qwen2.5-VL-32B มีคุณสมบัติหลักอะไรบ้าง?

Qwen2.5-VL-32B-Instruct มีการปรับปรุงหลายประการเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน:

การตอบสนองแบบมนุษย์ที่ได้รับการปรับปรุง

รูปแบบผลลัพธ์ของโมเดลได้รับการปรับปรุงเพื่อให้สร้างคำตอบที่มีรายละเอียดและมีโครงสร้างที่ดีขึ้น โดยสอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์ การปรับปรุงนี้ทำให้การโต้ตอบเป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น

การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง

ความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำนั้นได้ก้าวกระโดดอย่างมาก ซึ่งทำให้ Qwen2.5-VL-32B เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับงานที่ต้องใช้การคำนวณเชิงตัวเลขที่ซับซ้อน

การทำความเข้าใจและการใช้เหตุผลภาพแบบละเอียด

โมเดลนี้แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นในการวิเคราะห์ภาพ การจดจำเนื้อหา และการอนุมานตรรกะภาพ สามารถวิเคราะห์รายละเอียดที่ซับซ้อนภายในภาพ ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการทำความเข้าใจฉาก

ความสามารถในการแยกวิเคราะห์เอกสารอันทรงพลัง

Qwen2.5-VL-32B โดดเด่นในด้านการแยกวิเคราะห์เอกสารทุกรูปแบบ โดยสามารถจัดการเอกสารที่มีหลายฉากและหลายภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงเอกสารที่มีลายมือ ตาราง แผนภูมิ สูตรเคมี และสัญลักษณ์ทางดนตรี

Qwen2.5-VL-32B มีประสิทธิภาพเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น?

ในการประเมินประสิทธิภาพ Qwen2.5-VL-32B-Instruct ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่น:

งานหลายรูปแบบ:โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่า เช่น โมเดล 72B ในงานที่ได้รับการประเมินด้วยเกณฑ์มาตรฐาน เช่น MMMU, MMMU-Pro และ MathVista
ความสามารถด้านข้อความ:เครื่องนี้ให้ผลลัพธ์อันล้ำสมัยที่เทียบเคียงได้กับรุ่นเช่น Mistral-Small-3.1-24B และ Gemma-3-27B-IT แสดงให้เห็นถึงความสามารถในงานที่ใช้ข้อความล้วนๆ

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง วิธีการเข้าถึงและใช้งาน Grok 3

สำหรับนักพัฒนา: การเข้าถึง API

CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวม qwen API (ชื่อรุ่น: qwen-max;) และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPI

CometAPI ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับ API ของโมเดล AI ชั้นนำหลายตัว โดยไม่ต้องติดต่อกับผู้ให้บริการ API หลายรายแยกกัน CometAPI ผสานโมเดลซีรีส์ Qwen 2.5 เข้าด้วยกัน คุณเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ได้ผ่าน API

โปรดดูที่ Qwen 2.5 Coder 32B คำสั่ง API และ Qwen 2.5 แม็กซ์ API สำหรับรายละเอียดการรวมระบบ CometAPI ได้อัปเดตเป็นเวอร์ชันล่าสุดแล้ว QwQ-32B เอพีไอ.

สรุป

Qwen2.5-VL-32B-Instruct ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในสาขา AI แบบหลายโหมด ลักษณะโอเพนซอร์สของ QwenXNUMX-VL-XNUMXB-Instruct ผสานกับความสามารถขั้นสูงในการโต้ตอบแบบมนุษย์ การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และการทำความเข้าใจภาพ ทำให้ QwenXNUMX-VL-XNUMXB-Instruct เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์และทรงพลังสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย โดยนำเสนอทรัพยากรสำหรับการปรับใช้และการเพิ่มประสิทธิภาพในพื้นที่ Alibaba จึงมั่นใจได้ว่าโมเดลนี้เข้าถึงได้และใช้งานได้จริงสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย