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Qwen-VL: アリババの多目的なビジョン言語モデルがGPT-4Vを凌駕

Qwen-VL: アリババの多目的なビジョン言語モデルがGPT-4Vを凌駕

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アリババの強力なビジョン言語モデルであるQwen-VLについての詳細な解説。GPT-4Vやその他のモデルを様々なベンチマークで凌駕しています。ローカルでの実行方法も紹介します。

アリババは最近、テキストと画像の両方を認識し理解するための大規模なビジョン言語モデル(LVLM)であるQwen-VLを発表しました。Qwen-LMをベースに構築されたQwen-VLは、精密に設計された視覚受容体、入出力インターフェース、3段階のトレーニングパイプライン、そして多言語マルチモーダルなクリーンなコーパスを通じて視覚機能を備えています。

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Qwen-VLの主な機能と能力

Qwen-VLは画像、テキスト、境界ボックスを入力として受け取り、テキストと境界ボックスを出力します。英語、中国語、その他の言語での多言語会話をサポートし、複数の画像を1つの会話で処理することができます。Qwen-VLはさらに、数百万ピクセルまでの高解像度画像や様々なアスペクト比にも対応しています。

このモデルは、優れた視覚的推論、テキスト認識、少量学習の能力を示しています。画像内の様々な要素を正確に識別・説明し、詳細な背景情報を提供し、質問に答え、複雑なビジュアルコンテンツを分析することができます。Qwen-VLは数学問題解決や複雑なグラフの深い解釈など、問題解決と推論タスクにも優れています。

Qwen-VLの際立った機能の1つは、マルチモーダルな会話を行える点です。ユーザーは.画像と文章の組み合わせを入力として受け取り、会話のコンテキストに基づいて関連する応答を生成することができます。これにより、人工知能とのより自然で直感的なやり取りが可能になります。画像のヒントに加えて、テキストのプロンプトにも対応できるためです。

Qwen-VLの多言語対応は大きな利点です。このモデルは多様なデータコーパスで学習されており、英語、中国語などの言語を理解し、応答することができます。これにより、Qwen-VLは異文化コミュニケーションやグローバルなアプリケーションに役立つツールとなります。

ベンチマークパフォーマンス

Qwen-VLは各種ベンチマークで優れた結果を出しており、既存のオープンソースの大規模なビジョン・言語モデル(LVLM)を上回り、GPT-4VやGemini Ultraといった大規模モデルにも匹敵しています。

VQAv2、OKVQA、GQAベンチマークでは、それぞれ79.5%、58.6%、59.3%の精度を達成し、最新のLVLMを上回っています。Qwen-VL-Maxは、さまざまな多モーダルタスクでGemini UltraやGPT-4Vと同等のパフォーマンスを発揮しており、Qwen-VL-PlusとQwen-VL-Maxは、オープンソースモデルの最高記録を大きく上回っています。

モデルDocVQAChartQATextVQAMMMUMM-Bench-CN
Gemini Pro88.1%74.1%74.6%45.2%74.3%
Gemini Ultra90.9%80.8%82.3%53.0%-
GPT-4V88.4%78.5%78.0%49.9%73.9%
Qwen-VL-Plus91.4%78.1%78.9%43.3%68.0%
Qwen-VL-Max93.1%79.8%79.5%51.0%75.1%

特に注目すべきは、Qwen-VL-Maxが、OpenAIのGPT-4VやGoogleのGeminiを上回る中国語の質問応答やテキスト理解タスクの成績を収めていることです。これは、このモデルが中国語タスクにおいて強力なパフォーマンスを発揮することを示しており、中国語ユーザー向けのアプリケーションに非常に有用です。ユーザーの皆様

上記のベンチマークに加えて、Qwen-VLは画像キャプショニング、視覚的グラウンディング、視覚的推論などの他のタスクでも優れた結果を示しています。例えば、画像キャプショニングのFlickr30kデータセットでは、Qwen-VLがBLEU-4スコア41.2を達成し、従来の最先端モデルを上回りました。

視覚的グラウンディングのRefCOCOデータセットでは、Qwen-VLが87.5%の精度を達成し、既存のモデルを大きく上回りました。これは、テキストの説明に基づいて画像内のオブジェクトを正確に位置特定し、識別する能力を示しています。

さらに、Qwen-VLは、提供された画像に基づいて文の真偽を判断する必要があるNLVR2データセットなどの視覚的推論タスクでも優れた性能を発揮しています。Qwen-VLはこのタスクで85.7%の精度を達成し、画像内のオブジェクトと属性の関係について推論する能力を示しています。

これらのベンチマーク結果は、Qwen-VLの多様性と堅牢性を示しています。モデルが英語とチャイニーズの両方のタスクで優れた成績を収めていることや、マルチモーダルのベンチマークでも強い成績を収めていることは、他の視覚言語モデルと比べて際立っており、様々なアプリケーションに活用できる強力なツールであることを示しています。

Qwen-VLをローカルで実行する

Qwen-VLをローカルで実行するには、Ollamaプラットフォームを使用できます。以下のステップバイステップのガイドに従ってください:

  1. 自分のデバイスにOllamaをインストールします:

    pip install ollama
  2. 実行するQwen-VLモデルのサイズを選択します (0.5Bから72Bまで利用可能):

    ollama run qwen:7b
  3. 代わりに、自分のGGUFファイルを使ってOllamaを実行することもできます:

    ollama run path/to/your/model.gguf

Pythonを使ってQwen-VLと対話するサンプルコードは以下の通りです:

from qwen_vl import QwenVL
 
model = QwenVL("qwen-vl-7b")
 
# 会話履歴なしでQwenにあいさつする
response, history = model.chat(tokenizer, "Hello Qwen!", .
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語překlad です。コードについては、コメントのみをpřekladしています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
 
history=None)
print("Qwen:", response)
 
# コンテキストのためにhistoryを渡す
response, history = model.chat(tokenizer, "人生、宇宙、そしてすべてのものの意味について、何か考えがありますか?", history=history)
print("Qwen:", response)
 
# 画像と質問を提供する
image_path = "path/to/your/image.jpg"
question = "この画像に写っているオブジェクトは何ですか?"
response, history = model.chat(tokenizer, question, image_path=image_path, history=history)
print("Qwen:", response)

上記のコードスニペットでは、最初に qwen_vl モジュールから QwenVL クラスをインポートしています。その後、目的のモデルサイズ (例: "qwen-vl-7b") を指定して、Qwen-VLモデルをインスタンス化しています。

モデルと対話するには、chat メソッドを使用します。このメソッドは、トークナイザー、テキストプロンプト、オプションの画像パス、会話履歴を引数として受け取ります。モデルは提供された入力に基づいて応答を生成し、応答と更新された会話履歴を返します。

会話を開始するには、事前の履歴なしでQwenにあいさつすることができます。モデルはあいさつに基づいて応答を生成します。その後、後続の対話でコンテキストを維持するために、会話履歴を渡すことができます。

画像を入力として提供するには、image_path 引数を使用して画像ファイルのパスを指定します。画像に関連する質問をすることができ、Qwen-VLはビジュアルコンテンツと質問に基づいて応答を生成します。

Qwen-VLは、Hugging Face、ModelScope、APIなどのプラットフォームからもアクセスできるため、研究者や開発者が容易にその強力な機能を活用できます。

潜在的な用途と影響

Qwen-VLの優れたパフォーマンスと汎用性は、さまざまな業界での潜在的な用途を開きます。マルチモーダルなAIシステムの視覚的理解を向上させ、画像とテキストを使った人とコンピューターの自然なインタラクションを可能にし、画像検索、画像分析などの新しいアプリケーションを生み出すことができます。

例えば、Qwen-VLは...知的画像検索システムの開発に役立つQwen-VLは、ユーザーが自然言語クエリを使って画像を検索できるようにします。画像の内容とコンテキストを理解することで、Qwen-VLは従来のキーワードベースの画像検索エンジンよりも、より正確で関連性の高い検索結果を提供できます。

電子商取引の分野では、Qwen-VLを製品推奨とパーソナライゼーションに適用できます。製品画像とユーザーの好みを分析することで、モデルは視覚的に似た製品や補完的な製品を顧客に提案し、ショッピング体験を向上させ、売上を増加させることができます。

Qwen-VLは、知的仮想アシスタントやチャットボットの開発にも活用できます。視覚的な理解機能を統合することで、これらのアシスタントはより文脈に関連性の高い応答を提供し、ユーザーとより自然な会話を行うことができます。例えば、ユーザーが興味のある製品の画像を送信すると、仮想アシスタントはその視覚的コンテンツに基づいて、情報、レビュー、推奨事項を提供できます。

教育の分野では、Qwen-VLを使って対話型の学習教材や評価を作成できます。モデルは教育用の画像、図表、チャートに基づいて質問や説明を生成し、学生の学習をより魅力的で効果的なものにすることができます。

さらに、Qwen-VLは、私たちが視覚メディアと対話し、消費する方法を revolutionize する可能性があります。画像や動画を理解し説明する能力により、モデルは自動キャプション、要約、翻訳を生成することができ、視覚障害者のアクセシビリティを大幅に向上させ、グローバルコミュニケーションの言語の壁を架橋することができます。

アリババがQwen-VLの機能を洗練・拡張し続けるにつれ、このビジョン言語AIが視覚分野に大きな貢献をすることが期待されます。優れたパフォーマンス、アクセスの容易さ、イノベーションを推進する可能性を持つQwen-VLは、今後の発展が期待される主要プレーヤーとなるでしょう。マルチモーダルAIシステムの開発

結論として、Qwen-VLは、ビジョン・ランゲージモデルの進歩における重要な節目を表しています。様々なベンチマークでの優れたパフォーマンスと、その多様性と利便性により、研究者、開発者、企業にとって強力なツールとなっています。マルチモーダルAIの分野が進化し続けるなか、Qwen-VLはその未来を形作る重要な役割を果たすことが期待されます。

アリババによるQwen-VLの導入は、ビジョン・ランゲージAIの分野における興味深い進展を示しています。優れた機能、強力なベンチマークパフォーマンス、そして幅広い応用可能性を持つQwen-VLは、様々な業界に大きな影響を及ぼすことが期待されます。研究者や開発者がこの多機能なモデルの力を探求し活用し続けるにつれ、マルチモーダルAIの分野における画期的なイノベーションと進歩が期待できるでしょう。

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