Dezurg/qwen2.5-v2-3b-gqa-ru-lora

Qwen2.5-VL GQA-ru LoRA v2

qwen2.5-vl-gqa-ru-lora-v2 — русскоязычная visual question answering (VQA) модель на базе Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Модель дообучена методом LoRA на 20 000 примерах train_balanced из GQA-ru для генерации коротких ответов на вопросы по изображениям.

Это полная модель: LoRA-адаптер уже объединён с базовыми весами. Отдельно загружать Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct или подключать PEFT-адаптер не нужно.

Особенности v2

• лучший Exact Match на GQA-ru среди проверенных в проекте моделей: 0,5372;
• на 21,74 процентного пункта выше базовой Qwen2.5-VL по Exact Match;
• оптимальна, если основная задача — короткие свободные ответы на русском языке;
• в отличие от v3, LoRA применялась к текстовым attention- и MLP-проекциям, без qkv и proj vision-модуля.

Быстрый запуск

Установите зависимости:

pip install "transformers>=4.49" accelerate pillow torch

Пример инференса:

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

MODEL_ID = "qwen2.5-vl-gqa-ru-lora-v2"  # или путь к локальной папке

model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    MODEL_ID,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_ID)

image = Image.open("image.jpg").convert("RGB")
question = "Какого цвета автомобиль?"

messages = [{
    "role": "user",
    "content": [
        {"type": "image", "image": image},
        {
            "type": "text",
            "text": (
                "Answer the question using only the image. Give a short answer.\n"
                f"Question: {question}\nAnswer:"
            ),
        },
    ],
}]

text = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=[image],
    padding=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

with torch.inference_mode():
    generated_ids = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=32,
        do_sample=False,
    )

generated_ids = generated_ids[:, inputs.input_ids.shape[1]:]
answer = processor.batch_decode(
    generated_ids,
    skip_special_tokens=True,
    clean_up_tokenization_spaces=False,
)[0]
print(answer.strip())

Для GPU без поддержки BF16 замените torch.bfloat16 на torch.float16. На CPU можно использовать torch.float32, но генерация будет значительно медленнее. Модель также понимает обычный русскоязычный промпт, однако выше приведён шаблон, с которым она обучалась.

Обучение

Параметр	Значение
Базовая модель	Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct
Обучающий сплит	GQA-ru train_balanced
Число примеров	20 000
Epochs	1
Batch size / gradient accumulation	1 / 8
Learning rate	1e-5
Scheduler / warmup	cosine / 0,03
LoRA r / alpha / dropout	16 / 32 / 0,05
LoRA target modules	q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj
Max sequence length	3072
Image pixels, min / max	200 704 / 802 816
Precision	BF16
Optimizer / weight decay	AdamW / 0,01
Seed	42
Train loss	0,3871
Train runtime	4 ч 44 мин

Базовые веса были заморожены; во время обучения обновлялись только LoRA-параметры. Использовались gradient checkpointing и seed 42.

Оценка

Модель проверена на полных оценочных сплитах: 12 216 заданиях GQA-ru testdev_balanced и 3 910 заданиях MMBench-ru dev. В итоговых предсказаниях нет пропущенных идентификаторов, дубликатов или ошибок инференса.

Модель	GQA-ru Exact Match	GQA-ru BERTScore F1	MMBench-ru Accuracy
Qwen2.5-VL GQA-ru LoRA v2	0,5372	0,9065	0,8033
Qwen2.5-VL-3B-Instruct	0,3198	0,8064	0,7992

• Exact Match: совпадение с эталоном после приведения к нижнему регистру, удаления лишних пробелов и пунктуации.
• BERTScore F1: семантическое сходство на основе bert-base-multilingual-cased.
• MMBench-ru Accuracy: доля правильно выбранных вариантов ответа.

Назначение и ограничения

Модель предназначена для экспериментального и исследовательского русскоязычного VQA. Она лучше всего подходит для коротких фактических ответов об объектах, их атрибутах и отношениях на изображении.

• Модель может ошибаться, галлюцинировать и воспроизводить смещения базовой модели и обучающих данных.
• GQA-ru ориентирован на короткие ответы; качество длинных объяснений, OCR, документов, видео и других доменов отдельно не измерялось.
• Exact Match не засчитывает корректные синонимы, если они не совпали с эталоном после нормализации.
• Различия менее одного процентного пункта на MMBench-ru между вариантами Qwen следует трактовать осторожно.
• Не используйте модель как единственный источник для медицинских, юридических, финансовых или иных решений с высокими рисками.

Лицензия и благодарности

Модель распространяется на условиях Qwen Research License. Перед использованием также проверьте условия лицензий GQA-ru и MMBench-ru.

• Базовая модель: Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct
• Данные: deepvk/GQA-ru и deepvk/MMBench-ru
• Код, ноутбуки и полные результаты: vk-vision-language-vqa