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多模态大模型通用架构：

在通用的MM-LLM（Multi-Modality LLM）框架里，共有五个模块，整体以LLM为核心主干，分别在前后有一个输入、输出的投影模块（Projector），投影模块主要是用于桥接不同模态输入和输出。输入投影模块（Input Projector）用于将模态编码器处理的不同模态特征映射到文本特征空间，以便输入给LLM；输出投影模块（Output Projector）用于将文本特征空间结果映射到模态生成器的输入空间，以引导模态生成器生成多模态结果。

（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25267823390）

一、23.08 qwenvl发版

qwenvl 第一代分三个阶段训练，

①clip在图像语义级理解较强，但在ocr和图像细节理解弱。qwenvl准备1T图像-文本对，得到ocr/语义都很强的vit；

②在clip的基础上做多任务预训练；

③instruct监督微调。冻结vit。

（24.08 qwen2vl）

二、25.01 qwen2.5vl

1）原生图像分辨率：尽量保持（需要resize至被28整除）原有图像分辨率和长宽比。在112*112窗口内做14*14的window attention，最后2*2merge成原图视野域为28*28的token。

2）视频动态FPS采样：在视频数据中，用2*14*14的三维卷积将连续两帧图像合并为一张特征图。在采样时按照绝对时间（如0.5秒一帧）顺序排列，并按照绝对帧序进行三维空间的位置编码。所谓动态FPS采样，即将不同采样间隔的图像序列merge到一起，兼容长短期动作的多样性。

      图像处理：对图像做复制操作，使得单一图片，变成一个时序为2的帧序列。

3）M-ROPE（Multi-Modal Rotational Positional Embedding）：文本text位置编码是一维，图像是二维，视频是三维。ROPE通过旋转矩阵相乘的形式编码（可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/719388479）。对于文本模态，只需要三个维度位置编码相同即可与视频对齐。

4）更高效的视觉编码器vit：大部分是window attention，112*112窗口内做14*14的window attention，window size实际上只有8*8；仅在[7,15,23,31]的4层做了full attention；ViT 架构与采用了 RMSNorm 和 SwiGLU 结构。

5）视觉定位能力：在做一些grounding任务时，qwen2vl会将box的坐标点做 (0,1000) 的规范化处理，在qwen2.5vl版本中，不进行坐标归一化，而是使用实际的像素点来表示坐标，这样能是模型学习到图像的真实尺寸信息。

6）参数分布：在3/7/72B版本的qwen中，vit结构和参数是一模一样的（600+M），只是在2*2merge时，为了match LM中的维度做了不同的升维。

7）训练方式：

8）最高图像/视频尺度，最多支持32k长度的token，即32k*28*28区域的图像。

9）qwen2.5vl-3/7/32/72B不同规模对应着llm的尺度，即qwen2.5vl-3B用的LLM模型时qwen2.5-3B。