Qwen-VL: Alibaba's Vielseitiges Vision-Language Model übertrifft GPT-4V

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Jennie Rose

Published on 30.4.2024

Alibaba hat kürzlich Qwen-VL eingeführt, eine Reihe von groß angelegten Vision-Language-Modellen (LVLMs), die sowohl Text als auch Bilder wahrnehmen und verstehen können. Aufbauend auf dem Fundament von Qwen-LM wurde Qwen-VL durch einen sorgfältig gestalteten visuellen Rezeptor, eine Ein- und Ausgabeschnittstelle, eine 3-stufige Trainingspipeline und einen mehrsprachigen multimodalen bereinigten Korpus mit visuellen Fähigkeiten ausgestattet.

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Funktionen und Fähigkeiten von Qwen-VL

Qwen-VL nimmt Bilder, Text und Bounding Boxes als Eingabe entgegen und gibt Text und Bounding Boxes aus. Es unterstützt mehrsprachige Gespräche in Englisch, Chinesisch und anderen Sprachen und kann mehrere Bilder in einem Gespräch verarbeiten. Qwen-VL unterstützt auch hochauflösende Bilder mit bis zu Millionen von Pixeln und unterschiedlichen Seitenverhältnissen.

Das Modell zeigt starke Fähigkeiten im visuellen Denken, der Texterkennung und dem Lernen mit wenigen Beispielen. Es kann verschiedene Elemente in Bildern genau identifizieren und beschreiben, detaillierte Hintergrundinformationen liefern, Fragen beantworten und komplexe visuelle Inhalte analysieren. Qwen-VL zeichnet sich auch durch seine Problemlösungs- und Denkfähigkeiten aus, einschließlich der Lösung mathematischer Probleme und tiefgreifender Interpretationen von Diagrammen und Grafiken.

Eine der herausragenden Funktionen von Qwen-VL ist seine Fähigkeit zur Durchführung von multimodalen Gesprächen. Benutzer können eine Kombination aus Text und Bildern als Eingabe bereitstellen, und das Modell generiert relevante Antworten basierend auf dem Kontext des Gesprächs. Dies ermöglicht natürlichere und intuitivere Interaktionen zwischen Menschen und KI, da das Modell zusätzlich zu textuellen Eingaben visuelle Hinweise verstehen und darauf reagieren kann.

Die mehrsprachige Unterstützung von Qwen-VL ist ein weiterer großer Vorteil. Das Modell wurde auf einem vielfältigen Korpus von Daten in mehreren Sprachen trainiert, sodass es Verständnis und Antworten in Sprachen wie Englisch, Chinesisch und anderen liefern kann. Dies macht Qwen-VL zu einem wertvollen Werkzeug für interkulturelle Kommunikation und globale Anwendungen.

Benchmark-Leistung

Qwen-VL hat beeindruckende Ergebnisse auf verschiedenen Benchmarks erzielt und übertrifft bestehende Open-Source-Vision-Language-Modelle (LVLMs) und konkurriert sogar mit größeren Modellen wie GPT-4V und Gemini Ultra.

Auf den Benchmarks VQAv2, OKVQA und GQA erzielt Qwen-VL Genauigkeiten von jeweils 79,5%, 58,6% bzw. 59,3% und übertrifft damit aktuelle LVLMs. Qwen-VL-Max zeigt ähnliche Leistungen wie Gemini Ultra und GPT-4V bei verschiedenen multimodalen Aufgaben, während Qwen-VL-Plus und Qwen-VL-Max deutlich bessere Ergebnisse erzielen als frühere beste Ergebnisse von Open-Source-Modellen.

Bemerkenswert ist, dass Qwen-VL-Max sowohl GPT-4V von OpenAI als auch Gemini von Google in Aufgaben im Zusammenhang mit chinesischer Frageantwort und Chinesischem Textverständnis übertrifft. Dies unterstreicht die starke Leistung des Modells bei der Bearbeitung von Aufgaben in chinesischer Sprache und macht es zu einer wertvollen Ressource für Anwendungen, die sich an chinesischsprachige Benutzer richten.

Neben den oben erwähnten Benchmarks hat Qwen-VL auch beeindruckende Ergebnisse in anderen Aufgaben wie Bildbeschreibung, visuelles Ankerung und visuelles Denken gezeigt. Zum Beispiel erreicht Qwen-VL auf dem Dataset Flickr30k für Bildbeschreibung eine BLEU-4-Wertung von 41,2 und übertrifft damit bisherige State-of-the-Art-Modelle.

Auf dem Dataset RefCOCO für visuelles Ankerung erzielt Qwen-VL eine Genauigkeit von 87,5%, und übertrifft damit bestehende Modelle deutlich. Dies zeigt die Fähigkeit des Modells, Objekte in Bildern basierend auf textuellen Beschreibungen genau zu lokalisieren und zu identifizieren.

Darüber hinaus erzielt Qwen-VL starke Ergebnisse bei visuellen Denkaufgaben wie dem NLVR2-Dataset, bei dem das Modell aufgrund des bereitgestellten Bildes die Wahrhaftigkeit einer Aussage bestimmen muss. Qwen-VL erreicht eine Genauigkeit von 85,7% bei dieser Aufgabe und demonstriert damit seine Fähigkeit, über die Beziehungen zwischen Objekten und ihren Attributen in Bildern zu schlussfolgern.

Diese Benchmark-Ergebnisse zeigen die Vielseitigkeit und Robustheit von Qwen-VL in einer Vielzahl von Vision-Language-Aufgaben. Die Fähigkeit des Modells, sowohl bei englischen als auch bei chinesischen Aufgaben herausragende Leistungen zu erbringen, sowie seine starke Performance bei multimodalen Benchmarks unterscheiden es von anderen Vision-Language-Modellen und machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug für verschiedene Anwendungen.

Ausführung von Qwen-VL lokal

Um Qwen-VL lokal auszuführen, können Sie die Ollama-Plattform verwenden. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Installieren Sie Ollama auf Ihrem Gerät:

   pip install ollama

2. Wählen Sie die Größe des Qwen-VL-Modells, das ausgeführt werden soll (verfügbar von 0,5B bis 72B):

   ollama run qwen:7b

3. Alternativ können Sie Ollama auch mit Ihren eigenen GGUF-Dateien von Qwen-VL-Modellen ausführen:

   ollama run pfad/zu/ihrem/modell.gguf

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt zum Interagieren mit Qwen-VL mit Python:

from qwen_vl import QwenVL
 
model = QwenVL("qwen-vl-7b")
 
# Qwen ohne Gesprächshistorie begrüßen

response, history = model.chat(tokenizer, "Hallo Qwen!", history=None) print("Qwen:", response)

Verlauf für den Kontext weitergeben

response, history = model.chat(tokenizer, "Gedanken zur Bedeutung des Lebens, des Universums und allem Möglichen?", history=history) print("Qwen:", response)

Ein Bild und eine Frage bereitstellen

image_path = "path/to/your/image.jpg" question = "Welche Objekte siehst du auf diesem Bild?" response, history = model.chat(tokenizer, question, image_path=image_path, history=history) print("Qwen:", response)

In obigem Code-Snippet importieren wir zuerst die `QwenVL`-Klasse aus dem Modul `qwen_vl`. Anschließend instanziieren wir ein Qwen-VL-Modell, indem wir die gewünschte Modellgröße angeben (z.B. "qwen-vl-7b").

Um mit dem Modell zu interagieren, verwenden wir die Methode `chat`, die den Tokenizer, einen Text-Prompt, einen optionalen Bildpfad und den Verlauf der Konversation als Argumente erhält. Das Modell generiert eine Antwort basierend auf den bereitgestellten Eingaben und gibt die Antwort zusammen mit dem aktualisierten Verlauf der Konversation zurück.

Wir können ein Gespräch beginnen, indem wir Qwen ohne Vorverlauf grüßen. Das Modell generiert eine Antwort basierend auf der Begrüßung. Anschließend können wir den Verlauf der Konversation weitergeben, um den Kontext in nachfolgenden Interaktionen aufrechtzuerhalten.

Um ein Bild als Eingabe bereitzustellen, geben wir den Pfad zur Bilddatei mit dem Argument `image_path` an. Wir können eine Frage zum Bild stellen und Qwen-VL generiert basierend auf dem visuellen Inhalt und der Frage eine Antwort.

Qwen-VL ist auch über Hugging Face, ModelScope, API und andere Plattformen zugänglich, was es Forschern und Entwicklern ermöglicht, seine leistungsstarken Fähigkeiten zu nutzen.

## Potenzielle Anwendungen und Auswirkungen

Die beeindruckende Leistung und Vielseitigkeit von Qwen-VL eröffnen ein breites Spektrum möglicher Anwendungen in verschiedenen Branchen. Es kann multimodale KI-Systeme mit fortschrittlichem visuellem Verständnis verbessern, eine natürlichere Mensch-Computer-Interaktion über Bilder und Text ermöglichen und neue Anwendungen in Bereichen wie der visuellen Suche, der Bildanalyse und mehr unterstützen.

Qwen-VL kann beispielsweise verwendet werden, um intelligente Bildabfragungssysteme zu entwickeln, mit denen Benutzer Bilder anhand von natürlichsprachlichen Anfragen suchen können. Durch das Verständnis des Inhalts und Kontexts von Bildern kann Qwen-VL genauere und relevantere Suchergebnisse im Vergleich zu traditionellen, auf Schlüsselwörtern basierenden Bildsuchmaschinen liefern.

Im Bereich des E-Commerce kann Qwen-VL eingesetzt werden, um Produktempfehlungen und Personalisierung zu verbessern. Durch die Analyse von Produktbildern und Benutzerpräferenzen kann das Modell Kunden visuell ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen, um ihr Einkaufserlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

Qwen-VL kann außerdem bei der Entwicklung intelligenter virtueller Assistenten und Chatbots genutzt werden. Durch die Integration von visuellem Verständnis können diese Assistenten kontextuell relevantere Antworten liefern und natürlichere Gespräche mit Benutzern führen. Ein Benutzer könnte zum Beispiel ein Bild eines Produkts senden, an dem er interessiert ist, und der virtuelle Assistent könnte Informationen, Bewertungen und Empfehlungen basierend auf dem visuellen Inhalt bereitstellen.

Im Bereich der Bildung kann Qwen-VL zur Erstellung interaktiver Lernmaterialien und Bewertungen eingesetzt werden. Das Modell kann Fragen und Erklärungen basierend auf Bildern, Diagrammen und Tabellen generieren, um das Lernen für Schülerinnen und Schüler ansprechender und effektiver zu gestalten.

Darüber hinaus hat Qwen-VL das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit visuellen Medien interagieren und sie konsumieren, zu revolutionieren. Mit seiner Fähigkeit, Bilder zu verstehen und zu beschreiben, kann das Modell automatische Bildunterschriften, Zusammenfassungen und Übersetzungen für Bilder und Videos generieren. Dies kann die Zugänglichkeit für sehbehinderte Menschen erheblich verbessern und Sprachbarrieren in der globalen Kommunikation überbrücken.

Während Alibaba die Fähigkeiten von Qwen-VL weiterhin verfeinert und erweitert, ist damit zu rechnen, dass das Modell einen bedeutenden Beitrag im Bereich der vision-language KI leisten wird. Mit seiner starken Leistung, der einfachen Zugänglichkeit und dem Potenzial zur Förderung von Innovationen wird Qwen-VL eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von multimodalen KI-Systemen spielen.

Zusammenfassend stellt Qwen-VL einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung von vision-language Modellen dar. Seine herausragende Leistung in verschiedenen Benchmarks und seine Vielseitigkeit und Zugänglichkeit machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Forscherinnen, Entwickler und Unternehmen gleichermaßen. Mit der Weiterentwicklung des Gebiets der multimodalen KI wird Qwen-VL eine bedeutende Rolle bei der Gestaltung ihrer Zukunft spielen.

Die Einführung von Qwen-VL durch Alibaba stellt eine aufregende Entwicklung im Bereich der vision-language KI dar. Mit seinen beeindruckenden Fähigkeiten, der starken Leistung bei Benchmarks und seinem Potenzial für vielfältige Anwendungen wird Qwen-VL einen bedeutenden Einfluss auf verschiedene Branchen haben. Während Forscher und Entwickler weiterhin die Kraft dieses vielseitigen Modells erkunden und nutzen, können wir bahnbrechende Innovationen und Fortschritte im Bereich der multimodalen KI erwarten.

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