Qwen2.5-VL-72B在长视频理解和时间敏感任务上表现优异，在LVBench、MLVU基准和Charades-STA数据集（mIoU 50.9）上超越GPT-4o等竞品。TimeChat在时间戳定位任务（Charades-STA）的R@1指标达32.2分。实验设置方面，Qwen2.5-VL限制视频token不超过24,576，而LongVU为8,129。Qwen2.5-VL通过同步MRoPE

mysql 建立连接。

在本文中，我们介绍了Qwen-VL系列，这是一组大规模的视觉-语言模型（LVLMs），旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始，我们通过精心设计的（i）视觉受体，（ii）输入-输出接口，（iii）3阶段训练管道，以及（iv）多语言多模态清洗语料库，赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答，我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现了Qwen-VLs的定位和文本阅读能力。

1.确认GPU型号和操作系统版本，本示例中以A100以及操作系统为Centos 7.9进行操作。准备GPU驱动和CUDA 11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载链接:linux系统均选择 Linux 64-bitCUDA Toolkit选择最新版本如您需要老版本CUDA，请前往老版本CUDA下载本示例中使用CUDA 11.2。

paddlenlp智能问答系统安装落地流程

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角色身份+任务具体目标+任务背景+输出示例+原文内容。

ChatGPT带领着大模型像雨后春笋一般层出不穷，大家都对大模型微调跃跃欲试，现在咱们聊聊其中的常见的算法。

在学习正确解标签时，重要的是RNN层的存在，RNN层通过向过去传递有意义的梯度，能够学习时间方向上的依赖关系，此时梯度，包含哪些应该学习到有意义的信息，通过将这些信息向过去传递，RNN层学习长期的依赖关系，但是，如果这个梯度在中途变弱，则权重参数将不会被更新，也就是说，RNN层无法学习长期的依赖关系，

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