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允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

7B量级模子 ，向来是端侧安排与小我私家开发者的心头好 。

轻量化特征让它能无邪适配种种终端场景 ，而强劲性能又能笼罩图像信息抽取、文档明确、视频剖析、物体定位等高频需求 。

刚刚 ，华为重磅推出开源新玩家openPangu-VL-7B ，直接瞄准这一焦点场景精准发力 。

昇腾原生的模子结构 ，让openPangu-VL-7B的推理性能极具性价比：

720P图像在单张Ascend Atlas 800T A2卡上首字模子推理时延（ViT与LLM模子时延和）仅160毫秒 ，能够举行5FPS的实时推理；训练阶段的MFU更是抵达42.5% 。

更值得关注的是 ，模子在预训练阶段完成了3T+tokens的无突刺集群长稳训练 ，为开发者使用昇腾集群提供了极具价值的实践参考 。

openPangu-VL-7B在通用视觉问答、文档图标明确&OCR、视觉定位、短视频明确等焦点使命上体现突出 ，在开源榜单中力压同量级模子 ，展现出强悍的综合实力 。

官方提供的cookbook也展现了模子在这些领域的优异能力 。

好比我们给模子一张菜品图 ，让模子找到一共有几多个樱桃番茄 ，模子能够点出所有的位置并准确计数 。

给模子一张年报截图 ，模子也能将其转变为markdown名堂 ，省去了人工摘录的痛苦 。

除了亮眼的榜单效果和针对昇腾的训推优化 ，手艺报告中还披露了若干焦点手艺细节 ，揭秘模子高性能背后的设计巧思：

1）适配昇腾的高性能视觉编码器

业界古板视觉编码器多针对GPU架构设计 ，没有充分验展昇腾硬件优势 。

团队通过大宗先导实验与性能剖析 ，找到模子结构的最优平衡点——相同参数目下 ，该视觉编码器在昇腾芯片上的吞吐较使用窗注重力的ViT-H系列编码器提升15% 。

同时 ，接纳多标签比照学习框架 ，让模子具备更优的细粒度明确能力 ，为后续VLM训练中的视觉定位数据学习筑牢基础 。

2）样本平衡的损失设计

为解决差别长度训练样本的学习平衡问题 ，openPangu-VL-7B立异接纳 “加权逐样本损失+逐令牌损失” 的混淆训练计划 ，加权系数由令牌位置和样本主要性动态决议 。

这一设计让模子在训练中既能吃透长回复数据 ，也不忽视短回复信息 ，阻止 “左支右绌” ，消融实验已充分验证其有用性 。

3）带填充的定位数据名堂

区别于业界主流的0-999定位计划 ，openPangu-VL-7B接纳000-999千分位带填充相对坐标完成视觉定位 。

整齐的三个token举行位置回归 ，不但降低了模子学习难度 ，更显著提升了名堂遵从性 ，让定位使命的精度和效率同步提升 。

别的 ，手艺报告还深入探索了预训练数据配比、位置编码、模子融合等要害战略 ，为开发者提供了周全的手艺细节参考 。

关于昇腾使用者而言 ，openPangu-VL-7B 的开源无疑是一大利好 。

这款兼具轻量化、高性能与强通用性的多模态模子 ，既为端侧开发和小我私家使用提供了新选择 ，也将进一步富厚昇腾生态的应用场景 ，为立异注入新动力 。

模子链接：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-VL-7B手艺报告：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-VL-7B/blob/main/doc/technical_report.pdf

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