QwenVL 是阿里巴巴推出的一种大型视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM），旨在处理和理解多模态数据，包括文本和图像。QwenVL 的设计目标是提升计算机对图像和文本的理解与生成能力，通过结合视觉编码器、位置感知适配器以及多语言多模态清洗语料库，实现对图像字幕、视觉问答、文档定位等任务的高效处理。
QwenVL 的架构基于 Qwen-7B 大型语言模型，并引入了视觉编码器（Vision Transformer, ViT）和位置感知适配器（Position-aware Vision-Language Adapter），以增强其在视觉任务中的表现。该模型支持多种输入形式，包括图像、文本和边界框，并能够输出相应的文本和检测框。QwenVL 在多个视觉基准测试中表现出色，例如零样本图像描述、视觉问答、文档定位等任务，并且在中文图像定位任务中首次实现了通用开放域的支持。
QwenVL 的多语言能力使其能够处理英语、中文和多语言对话，支持中英文双语文本的识别和理解。此外，QwenVL 还具备处理多图交互对话的能力，可以比较和分析多个图像，并生成相关的多图故事。QwenVL 在多个国际标准测试中超越了现有的大型视觉语言模型，如 GPT-4V 和其他同类模型，展现了卓越的性能和广泛的适用性
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