Qwen2.5-VL - アリババの同義千文プラットフォームがオープンソース化したビジュアル言語モデル。

Qwen2.5-VLとは何ですか？

Qwen2.5-VLは、アリババ同義千文チームがオープンソース化した主力ビジュアル言語モデルで、3B、7B、72Bの3つの異なるスケールで利用可能です。このモデルは視覚理解に優れており、一般的なオブジェクトを認識し、画像内のテキスト、チャート、その他の要素を分析できます。Qwen2.5-VLはビジュアルエージェントとしての機能を備えており、推論してツールを動的に使用でき、基本的なコンピュータおよびモバイル端末の操作を実行できます。ビデオ処理では、1時間を超える長さのビデオを理解し、関連するセグメントを正確に特定してイベントをキャプチャできます。このモデルは、請求書やフォームなどの構造化されたデータ出力をサポートしています。パフォーマンス テストでは、Qwen2.5-VL-72B-Instructは複数のドメインとタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、ドキュメントとチャートの理解において明確な優位性を示しています。7Bモデルは、いくつかのタスクでGPT-4o-miniを上回っています。

Qwen2.5-VLの主な機能

• 視覚的理解花、鳥、魚、昆虫などの一般的な物体を認識し、画像内のテキスト、グラフ、アイコン、図表、レイアウトを分析することができます。
• ビジュアルエージェントの機能視覚エージェントとして直接機能し、推論を行い、ツールを動的に使用でき、コンピュータや携帯電話を基本的なレベルで操作する能力を備えている。
• 長尺動画の理解とイベントのキャプチャ1時間以上の動画を理解し、関連する動画クリップを正確に特定して、出来事を捉えることができる。
• 視覚的な位置決めこのソフトウェアは、境界ボックスや点を生成することで画像内のオブジェクトを正確に特定でき、座標と属性に関する安定したJSON出力を提供できます。
• 構造化された出力請求書、フォーム、表などのデータについては、その内容を構造化して出力することをサポートします。

Qwen2.5-VLの技術的原理

• モデル構造Qwen2.5-VLは、前身のQwen-VLから引き継いだViTとQwen2のカスケード構造を継承しています。サイズの異なる3つのモデルはいずれも600MのViTを使用し、画像と動画の統合入力に対応しています。これにより、モデルは視覚情報と言語情報をより効果的に統合し、マルチモーダルデータの理解能力を向上させることができます。
• マルチモーダル回転位置符号化（M-ROPE）Qwen2.5-VLはM-ROPEを使用して回転位置エンコーディングを時間、空間（高さと幅）の3つの部分に分解し、大規模な言語モデルが1次元テキスト、2次元ビジョン、3次元ビデオからの位置情報を同時に取得および統合できるようにすることで、モデルに強力なマルチモーダル処理および推論機能を与えます。
• 任意解像度画像認識Qwen2.5-VLは、解像度やアスペクト比の異なる画像を理解し、画像の鮮明度やサイズを容易に認識できます。単純な動的解像度に対応しているため、あらゆる解像度の画像を動的に増加する数のビジュアルトークンにマッピングでき、モデル入力と画像情報の一貫性を確保します。
• ネットワーク構造の簡素化Qwen2-VLと比較して、Qwen2.5-VLは、モデルの時間的および空間的スケールを認識する能力を向上させ、ネットワーク構造をさらに簡素化することで、モデルの効率性を改善しています。
• モデル推論能力の向上Qwen2.5-VLは、同規模のオープンソースモデルを対象とした複数の権威あるベンチマークにおいて最高の成績を収めており、特に文書理解において顕著な優位性を示しています。GPT-4OやClaude3.5-Sonnetといったクローズドソースモデルと比較すると、Qwen2.5-VLはほとんどの指標で最適なパフォーマンスを発揮します。

Qwen2.5-VLプロジェクトのアドレス

• プロジェクト公式サイト：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl
• GitHubリポジトリ：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL
• ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-vl

Qwen2.5-VLの応用シナリオ

• 文書の理解Qwen2.5-VLは文書や図表の理解に優れており、タスク固有の微調整を必要とせずにビジュアルエージェントとして動作できます。
• スマートアシスタントこのモデルは、フライトの予約や天気予報の確認など、ユーザーがさまざまなタスクを完了するのを支援するインテリジェントアシスタントとして機能することができます。
• データ処理Qwen2.5-VLは、請求書、フォーム、表などの構造化されたデータ出力に対応しています。
• 機器の操作このモデルは、携帯電話、ネットワークプラットフォーム、コンピュータ上で動作可能であり、実際のビジュアルエージェントを作成するための貴重な参考資料となる。
• オブジェクトの位置Qwen2.5-VLは、境界ボックスまたは点を生成することで画像内のオブジェクトを正確に特定でき、座標と属性に関する安定したJSON出力を提供できます。