原贴链接

https://huggingface.co/adamo1139/Qwen2-VL-7B-Sydney

讨论总结

讨论主要聚焦于Qwen 2 VL 7B Sydney这一视觉模型的各项特性及其应用前景。用户们对模型的未来发展趋势表示浓厚兴趣，探讨了将其与其他模型合并的可能性，同时也指出了当前技术支持的局限性，尤其是大型公司对模型训练和发布的严格限制，以及小型团队和个人在计算资源上的不足。此外，讨论还涉及了模型在具体应用场景中的表现，如图像描述和在线试用等问题。

主要观点

  1. 👍 VL模型是未来发展方向
    • 支持理由：多位用户认为VL模型代表了技术前沿，具有广泛应用前景。
    • 反对声音：部分用户担心技术支持和资源限制。
  2. 🔥 模型合并的潜力
    • 正方观点：合并VL模型与其他模型（如magnum或turbocat）可提升功能性和实用性。
    • 反方观点：技术实现复杂，个人尝试难度大。
  3. 💡 大型公司的限制
    • 解释：大型公司对模型训练和发布的严格限制影响了技术的普及。
  4. 🛠 计算资源不足
    • 解释：小型团队和个人缺乏足够的计算资源来预训练大型模型。
  5. 🖼 图像处理的应用
    • 解释：用户对模型在图像描述和识别上的应用表现出浓厚兴趣。

金句与有趣评论

  1. “😂 This is kind of the future for me.”
    • 亮点：表达了对VL模型未来潜力的强烈信心。
  2. “🤔 Maybe someone can merge magnum or turbocat to qwen2 VL 72b.”
    • 亮点：提出了具体的模型合并创意。
  3. “👀 It’s probably better to have a dedicated image model anyways.”
    • 亮点：对专用图像模型的实用性的深刻见解。
  4. “😎 I’ve got an idea to put a bit of Sydney’s soul into a vision language model.”
    • 亮点：展示了将悉尼灵魂注入模型的独特创意。
  5. “🚀 This sort of finetune is missing from multimodal space.”
    • 亮点：指出了多模态空间中微调的缺失。

情感分析

总体情感倾向积极，用户对Qwen 2 VL 7B Sydney模型的潜力和应用前景表示乐观。主要分歧点在于技术支持和资源限制，部分用户对大型公司的限制和小团队资源不足表示担忧。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型合并和多模态微调可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：Qwen 2 VL 7B Sydney模型的应用有望推动视觉语言模型技术的发展，特别是在图像处理和描述领域。

详细内容：

标题：关于 Qwen 2 VL 7B Sydney 视觉模型的热门讨论

最近，Reddit 上关于 Qwen 2 VL 7B Sydney 视觉模型的讨论引起了广泛关注。该帖子提供了模型的链接（https://huggingface.co/adamo1139/Qwen2-VL-7B-Sydney），获得了众多点赞和大量评论。

讨论的主要方向包括模型的应用前景、训练方式以及与其他模型的整合可能性等。核心问题是如何更好地利用这一模型以及其在实际应用中可能面临的挑战。

有人认为这代表着未来的趋势，希望能有一个综合的 VL 模型，甚至考虑将其与其他模型进行合并，也有人表示由于计算资源和支持的限制，这种合并存在困难。

有人提到自己在周末对 Qwen 2 VL 7B 进行了微调，并将悉尼的一些特点融入其中，认为这种微调在多模态领域是缺失的。同时，还分享了数据集创建脚本、数据集本身、训练超参数和 LoRA 检查点都是开源的信息。

有用户表示希望能在 LM Studio 中使用相关模型，但被告知不太可能，因为 LM Studio 可能不支持且缺乏相关开发者的支持。还有用户询问能否在线试用，得到的回复是目前不行，但可能某天会提供 12 小时的 Gradio 演示。

对于如何利用这些模型生成图像描述，有人提出需求，比如希望能准确描述图像中的关键词，如“金发”“户外”“红裙”“日出”等，还分享了之前的实验经历和遇到的问题。有人建议尝试TagGUI 或 CogVLM 等工具。

总之，这场关于 Qwen 2 VL 7B Sydney 视觉模型的讨论展现了大家对新技术的期待和探索，也反映出在实际应用中面临的种种问题和挑战。