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你们试过7B模型吗？

官方的7B演示坏了。

你可以试试这个空间：https://huggingface.co/spaces/GanymedeNil/Qwen2-VL-7B。我发现这个模型非常棒 > 对于指令跟随和格式化，比Minicpm 2.6还要好。

对于复杂的指令，试着加上“一步一步”。对于一个本地模型来说，它真的很出色，而且考虑到它的尺寸，真的很令人印象深刻。

讨论总结

Reddit用户对Qwen2 VL 7B模型的性能和功能进行了深入讨论，主要集中在模型的理解能力、文档处理、图像识别和复杂指令执行等方面。用户普遍认为该模型在这些领域表现出色，尤其是在处理复杂指令时，添加“step by step”指令能显著提高效果。此外，用户还探讨了模型的兼容性、用户界面支持和多模态功能，尽管存在一些技术挑战和疑问，但整体上对该模型的评价非常积极。

主要观点

  1. 👍 Qwen2 VL 7B模型理解能力出色
    • 支持理由：模型能够处理各种meme，感觉类似于GPT4-v，在文档理解方面优于GPT4-o。
    • 反对声音：目前尚未支持GGUF或llamacpp，实现支持比预期困难。
  2. 🔥 模型在处理复杂指令时表现出色
    • 正方观点：添加“step by step”指令能显著提高模型的效果，有效改善处理难题时的表现。
    • 反方观点：模型在处理某些难题时可能会失败或产生幻觉。
  3. 💡 模型能够处理多种任务
    • 解释：如从图像中提取代码、查找错误、从图表中提取数据等，虽然规模较小，但其表现令人印象深刻。
  4. 🚀 模型在图像识别方面表现出色
    • 解释：特别是在理解复杂图表和推断结论方面能力突出，但在处理过于密集的图像时会遇到困难。
  5. 🌟 作者提出了一个基于该模型的开源项目创意
    • 解释：用于帮助视力障碍者通过图像识别技术获取周围环境的信息，希望未来能有更轻量级的硬件支持该模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Quite impressive. It understand every meme I throw at it. Feels like GPT4-v.”
    • 亮点：高度评价模型的理解能力，感觉类似于GPT4-v。
  2. “🤔 It’s better than GPT4-o for my use case (document comprehension).”
    • 亮点：在文档理解方面优于GPT4-o，显示了模型的优势。
  3. “👀 It is a small model, so it will fail or hallucinate on hard problems. Adding “step by step” is very effective sometimes, as it extracts more data and says everything in text so it can make better decisions than directly giving a one-shot answer.”
    • 亮点：解释了“step by step”指令的有效性，提高了模型的决策能力。

情感分析

讨论的总体情感倾向非常积极，用户普遍对Qwen2 VL 7B模型的性能和功能给予高度评价。主要分歧点在于模型的兼容性和技术支持，部分用户对模型的某些功能和界面支持存在疑问。这些分歧主要源于技术挑战和用户对新技术的适应过程。

趋势与预测

  • 新兴话题：基于Qwen2 VL 7B模型的开源项目，特别是辅助技术领域，如帮助视力障碍者。
  • 潜在影响：该模型可能在文档处理、图像识别和复杂指令执行等领域产生广泛影响，推动相关技术的进一步发展和应用。

详细内容：

标题：Qwen2 VL 7B 模型引发 Reddit 热议

最近，Reddit 上一个关于 Qwen2 VL 7B 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子指出官方 7B 模型的演示存在问题，并提供了一个可尝试的空间：https://huggingface.co/spaces/GanymedeNil/Qwen2-VL-7B 。有人称赞这个模型非常出色，尤其是在指令遵循和格式化方面表现优秀，对于复杂指令，添加“step by step”会有很好的效果。此帖获得了众多点赞和大量评论。

在讨论中，观点纷呈。有人表示目前还没有 GGUF 或 llamacpp 支持，但可能会重试实现。还有人提到在 llama.cpp 中对视觉模型的支持较少，并在 GitHub 上开了相关问题以吸引关注。有人认为该模型对于自己的文档理解使用场景比 GPT4-o 更好，能理解各种梗图。有人分享了一些测试的例子，如从图片中提取代码找 bug、从图表中提取数据、描述本地图片等，指出对于一些问题添加“step by step”能得到正确答案，否则可能出错。也有人对“step by step”的具体提示方式提出疑问，以及关注其函数调用能力和是否有人对其进行微调。

有人表示虽然在复杂图表上会有失误，但对于能理解的图表表现出色，不仅能描述图表内容还能得出结论，对随机场景和图像的描述也很棒，能识别常见的鱼类，对于相似植物的识别在特定条件下也能准确。还有人希望能有 GGUF 格式，并设想将其应用于轻便硬件，为视障人士服务。但也有人在使用中遇到图像相关的错误，需要尝试其他图片或调整图片大小。有人询问 phi-3/3.5-vision 的对比情况。

总的来说，Qwen2 VL 7B 模型的表现令人印象深刻，但也存在一些需要改进和完善的地方。大家对其未来的发展和应用充满期待。