大模型微调框架技术进展 - LLaMA Factory成为开源社区最受欢迎的微调框架之一 GitHub星标超过4万 集成业界广泛使用的微调技术 [1] - 框架支持低代码大模型微调 基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型开发自动驾驶辅助器 通过自然语言对话触发功能 [1] 多模态大模型技术突破 - Qwen2.5-VL系列实现视觉识别 物体定位 文档解析和长视频理解重大突破 支持边界框精确定位和结构化数据提取 [2] - 旗舰型号Qwen2.5-VL-72B性能与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相当 较小7B和3B型号在资源受限环境表现优异 [2] - 模型引入动态分辨率处理和绝对时间编码 可处理不同大小图像和长达数小时视频 [2] 自动驾驶数据集创新 - CoVLA数据集包含10,000个真实驾驶场景 总计超过80小时视频 采用自动数据处理和描述生成流程 [3] - 数据集生成精确驾驶轨迹并配以详细自然语言描述 在规模和标注丰富性方面超越现有数据集 [3] - 基于数据集开发CoVLA-Agent模型 用于可解释的端到端自动驾驶 [3] 模型训练与部署实践 - 使用NVIDIA GPU 3090（24G显存）和400张小型图片数据集进行微调训练 [1][7] - 通过Hugging Face平台下载Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型 配置清华源加速下载 [6] - 采用SwanLab可视化工具记录微调过程 支持训练过程追踪 [11] - 微调后模型保存在指定路径 通过Web UI界面进行模型加载和测试 [18][20] 应用效果验证 - 微调后模型对"自动驾驶车辆应该关注哪些风险"问题给出更具参考价值的回答 [21][22] - 原始模型回答内容较多但存在答非所问的情况 微调显著提升应答准确性 [22] - 测试显示可处理天气判断（多雨置信度0.978） 道路类型识别（宽阔道路置信度0.659）等具体场景 [9]