image_grid_thw’: tensor([[1,98, 146]], device=‘cuda:0’)}}三个维度的大小时间、高度、宽度grid_t, grid_h, grid_w。4、qwen2vl lora训练时，可以设置 freeze_vision_tower为false、增加的参数量大概在0.06%（图片限制在 512token时）/ 0.4%（图片在3300token时）因为 图

ViT的位置编码：https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/127429697QwenVL发布：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-vl/

级别二：为了减少 因关键词重叠度不足导致的 上下文错过 的问题，用LLM来判断块和query的相关度，用相关块的相关句子 而不是 query当中的 关键词来检索 最相关的块。级别一：先用LLM来对user query进行“信息”和“指令”的抽取，然后用LLM对信息进行翻译，多语言的角度用BM25来提取相关块…「大量精力：如何扩展多语言预训练 和指令微调数据的规模并提升质量，提升模型的多语言能力」级

Naive Dynamic Resolution - 用2D-RoPE取代绝对位置编码推理阶段的序列长度是可控的【推理阶段的不定长的vision tokens是怎么处理的？遵从qwenvl的三阶段：用image-text单独训练ViT、解冻所有参数训练理解能力、最后冻住ViT只训练LLM遵循格式化数据。预训练阶段目的： 学习 图文关系、通过ocr的图像文本上下文识别、图片分类任务。平衡长视频处理的

1、Qwen1.5 110B：相同的Transformer解码器架构、GQA、支持32K tokens的上下文长度、支持多语言。性能和LLama-3-70B媲美。不算量化、已经开源的Qwen1.5 版本有9个： 0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B、MoE-A2.7B。闭源已经发展到 Qwen-Max-0428、网页端从2.1升级到2.5。

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