Biqwen2 V0.1

🚀 BiQwen2：基于Qwen2 - VL - 2B - Instruct和ColBERT策略的视觉检索器

BiQwen2是一种基于视觉语言模型（VLMs）的新型模型架构和训练策略的模型，可根据文档的视觉特征对其进行高效索引。它是Qwen2 - VL - 2B的扩展版本。该模型在论文ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models中被提出，并首次在此仓库中发布。

🚀 快速开始

本模型是基础版本，以256的批量大小训练了5个epoch（而非32），并更新了填充标记。

✨ 主要特性

• 该模型接受动态图像分辨率输入，不会像ColPali那样调整图像大小或改变其纵横比。最大分辨率设置为最多创建768个图像块。实验表明，增加图像块数量可带来明显的性能提升，但会增加内存需求。
• 此版本使用colpali - engine==0.3.9进行训练，使用的数据与论文中描述的ColPali数据相同。

📦 安装指南

确保colpali - engine从源代码安装，或者版本高于0.3.9，同时transformers版本需大于4.49.1。

pip install git+https://github.com/illuin-tech/colpali

💻 使用示例

基础用法

import torch
from PIL import Image
from transformers.utils.import_utils import is_flash_attn_2_available

from colpali_engine.models import BiQwen2, BiQwen2Processor

model = BiQwen2.from_pretrained(
    "vidore/biqwen2-v0.1",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda:0",  # or "mps" if on Apple Silicon
    attn_implementation="flash_attention_2" if is_flash_attn_2_available() else None,
).eval()
processor = BiQwen2Processor.from_pretrained("vidore/biqwen2-v0.1")

# Your inputs
images = [
    Image.new("RGB", (128, 128), color="white"),
    Image.new("RGB", (64, 32), color="black"),
]
queries = [
    "Is attention really all you need?",
    "What is the amount of bananas farmed in Salvador?",
]

# Process the inputs
batch_images = processor.process_images(images).to(model.device)
batch_queries = processor.process_queries(queries).to(model.device)

# Forward pass
with torch.no_grad():
    image_embeddings = model(**batch_images)
    query_embeddings = model(**batch_queries)

scores = processor.score_single_vector(query_embeddings, image_embeddings)

📚 详细文档

模型训练

数据集

我们的训练数据集包含127,460个查询 - 页面配对，由公开可用的学术数据集的训练集（63%）和一个合成数据集组成。合成数据集由网络爬取的PDF文档页面构成，并使用VLM生成（Claude - 3 Sonnet）的伪问题进行扩充（37%）。我们的训练集设计为全英文，以便研究对非英语语言的零样本泛化能力。我们明确验证了没有多页PDF文档同时用于ViDoRe和训练集，以防止评估污染。我们使用2%的样本创建了一个验证集，用于调整超参数。

注意：多语言数据存在于语言模型的预训练语料库中，并且很可能存在于多模态训练中。

参数

所有模型在训练集上训练1个epoch。除非另有说明，我们以bfloat16格式训练模型，在语言模型的Transformer层以及最终随机初始化的投影层使用低秩适配器（LoRA），其中alpha = 32且r = 32，并使用paged_adamw_8bit优化器。我们在8个GPU上进行数据并行训练，学习率为5e - 5，采用线性衰减，热身步骤为2.5%，批量大小为32。

局限性

• 适用范围：该模型主要专注于PDF类型的文档和资源丰富的语言，可能限制了其对其他文档类型或资源较少语言的泛化能力。
• 适配性：该模型依赖于从ColBERT后期交互机制派生的多向量检索，可能需要一定的工程工作才能适配缺乏原生多向量支持的广泛使用的向量检索框架。

📄 许可证

ColQwen2的视觉语言骨干模型（Qwen2 - VL）遵循apache2.0许可证，附加到模型的适配器遵循MIT许可证。

👥 联系方式

• Manuel Faysse：manuel.faysse@illuin.tech
• Hugues Sibille：hugues.sibille@illuin.tech
• Tony Wu：tony.wu@illuin.tech

📚 引用

如果您在研究中使用了该组织的任何数据集或模型，请按以下方式引用原始数据集：

@misc{faysse2024colpaliefficientdocumentretrieval,
  title={ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models}, 
  author={Manuel Faysse and Hugues Sibille and Tony Wu and Bilel Omrani and Gautier Viaud and Céline Hudelot and Pierre Colombo},
  year={2024},
  eprint={2407.01449},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.IR},
  url={https://arxiv.org/abs/2407.01449}, 
}