Qwen-VL: A Frontier Large Vision-Language Model with Versatile Abilities

解决问题：该论文旨在介绍Qwen-VL系列，这是一组大规模的视觉语言模型，旨在感知和理解文本和图像。这些模型在图像字幕、问答、视觉定位和灵活交互等任务中展现出了出色的性能。此外，该论文还试图探讨这些模型的架构、训练、能力和性能，以推动多模态人工智能的发展。这是一个新的问题，因为Qwen-VL是一种新型的视觉语言模型。

关键思路：Qwen-VL系列的关键思路是将文本和图像结合起来进行联合训练，以实现多模态的感知和理解。相比当前领域的研究状况，该论文的思路在于提出了一种新的大规模视觉语言模型，它在多个任务上都具有出色的性能，并且能够灵活地进行交互。

其他亮点：该论文的实验设计非常全面，使用了多个数据集，并且提供了代码、演示和模型。此外，该论文还值得关注的是，它提出的Qwen-VL系列模型在多个任务上都取得了比现有的大规模视觉语言模型更好的性能。这表明Qwen-VL系列模型具有很大的潜力，值得进一步深入研究。

相关研究：最近其他相关的研究包括：

  • "ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks"，作者：Jiasen Lu，Dhruv Batra，Devi Parikh，机构：Georgia Institute of Technology；
  • "VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language"，作者：Liunian Harold Li，Mark Yatskar，Da Yin，Cho-Jui Hsieh，Kai-Wei Chang，机构：University of California, Los Angeles；
  • "Unicoder-VL: A Universal Encoder for Vision and Language by Cross-modal Pre-training"，作者：Weijie Su，Xizhou Zhu，Yongpan Wang，Bin Li，Linxiao Yang，机构：Microsoft Research Asia。

论文摘要：我们介绍了Qwen-VL系列，这是一组大规模视觉语言模型，旨在感知和理解文本和图像。包括Qwen-VL和Qwen-VL-Chat，这些模型在图像字幕、问题回答、视觉定位和灵活交互等任务中表现出卓越的性能。评估涵盖了广泛的任务，包括零-shot字幕、视觉或文档视觉问题回答以及基础。我们展示了Qwen-VL优于现有的大型视觉语言模型（LVLMs）。我们介绍了它们的架构、训练、能力和性能，强调它们对推进多模态人工智能的贡献。代码、演示和模型可在https://github.com/QwenLM/Qwen-VL上找到。

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