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Qwen2.5-VL 是什么?

Qwen2.5-VL 是 阿里达摩院推出的一系列多模态大模型,支持图像 + 语言理解与生成任务,比如图文问答、图像描述、视觉推理等。它是基于 Qwen2.5 基座语言模型,结合了 Vision Transformer(ViT)视觉编码器 + Vision-Language 融合模块 + LLM 语言模型。


🧠 模块划分

配置表中共分为三大模块:

1. ✅ Vision Transformer (ViT):图像编码器

负责将输入图像转换为视觉特征。

参数含义三个模型配置对比
Hidden Size每个 patch token 的向量维度。表示 ViT 输出特征维度。都是 1280
# LayersTransformer 层数,越多表示视觉信息处理能力越强。都是 32 层
# Num Heads注意力头的数量,用于 Multi-Head Attention。都是 16 头
Intermediate SizeFFN(前馈网络)中间层维度,通常是 Hidden Size 的 2~4 倍,用于提升非线性表达能力。都是 3456
Patch Size图像切片大小,每个 patch 是图像中的一个小块。14 × 14
Window Size表示每个窗口关注的区域大小,影响注意力机制的局部性。都是 112
Full Attention Block Indexes全局注意力所在的 Transformer 层索引(其余为窗口注意力),用于捕捉全局上下文。{7, 15, 23, 31}

🔎 说明:ViT 配置在三个模型中完全一致,说明视觉编码器保持固定。


2. 🔄 Vision-Language Merger:视觉语言融合模块

把图像特征和语言特征融合,为语言模型生成提供输入。

参数含义对比
In Channel输入通道数,对应 ViT 的输出维度(1280)。全部是 1280
Out Channel输出通道数,表示融合后特征维度,也是送入 LLM 的输入维度分别为 2048, 3584, 8192

📝 注意:随着模型规模增大,融合后的通道维度越大,表示更丰富的多模态语义表示能力。


3. 🧾 Large Language Model (LLM):语言模型(核心)

参数含义三个模型配置对比
Hidden Size每个 token 的向量维度,即语言模型的特征维度分别为 2048, 3584, 8192
# LayersTransformer 层数,决定模型深度与学习能力分别为 36, 28, 80
# KV Heads用于 KV cache 的注意力头数,与训练/推理效率相关分别为 2, 4, 8
Head Size单个注意力头的维度全部是 128
Intermediate SizeFFN 中间维度,决定非线性表达能力(通常是 Hidden Size × 2~4)分别为 4864, 18944, 29568
Embedding Tying是否词嵌入共享(输入 Embedding 和输出 Softmax 权重是否共享)✅(3B)共享,✗(7B/72B)不共享
Vocabulary Size词汇表大小,表示可识别的 token 种类数量全部是 151,646
# Trained Tokens训练语料 token 数量,单位是 T(万亿),影响泛化能力全部是 4.1T

🔍 说明:

  • 7B 层数比 3B 还少(28 vs 36),但参数更多,表示更宽(更大维度)而不是更深。
  • 72B 模型深度大(80层),宽度也非常大,属于超大规模模型。
  • 只在 3B 模型中使用了 Embedding Tying(参数共享) 来节省模型大小,较大模型未共享以增强灵活性。

✳️ 总结对比:

模型模型规模多模态融合维度LLM参数规模适用场景
3B中小型2048基础能力强适合推理部署场景,如移动端、低算力
7B中大型3584更宽更强适合通用图文问答等场景
72B超大模型8192超深超宽适合科研、开放式多模态推理任务
http://www.dinnco.com/news/48084.html

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