Команда Qwen представила QvQ: универсальную модель для многомодального мышления

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Qwen Team Releases QvQ: An Open-Weight Model for Multimodal Reasoning

«`html

Мультимодальное рассуждение: решение для ИИ

Мультимодальное рассуждение — это способность обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников данных, таких как текст, изображения и видео. Это сложная область исследований в искусственном интеллекте (ИИ). Многие модели все еще сталкиваются с трудностями в точном и эффективном понимании информации из разных модальностей.

Проблемы и решения

Основные проблемы возникают из-за ограничений в масштабах, узконаправленных наборах данных и недостаточном доступе к современным моделям. Закрытые системы мешают совместному прогрессу, оставляя пробелы в развитии более универсальных и инклюзивных ИИ-систем.

Команда Qwen разработала QvQ, открытую модель, специально созданную для мультимодального рассуждения. Это решение основано на Qwen2-VL-72B и включает архитектурные улучшения, которые усиливают кросс-модальное понимание. Открытая структура модели подчеркивает стремление команды сделать передовой ИИ более доступным.

Технические инновации и преимущества

Архитектура QvQ оптимизирована для решения сложных задач мультимодального рассуждения с высокой эффективностью. Она использует иерархическую структуру, которая объединяет визуальную и лингвистическую информацию, сохраняя контекстуальные нюансы. Это обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов без потери точности.

С 72 миллиардами параметров QvQ предназначена для масштабируемости и может обрабатывать большие и разнообразные наборы данных. Открытая природа модели позволяет исследователям на

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта