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Qwen-VL 训练中使用的核心损失函数公式是A. $\mathcal{L} \sum (y - \hat{y})^2$ (MSE Loss) B. $\mathcal{L} \max(0, 1 - y \cdot \hat{y})$ (Hinge Loss) C. $\mathcal{L} -\sum_{i1}^{L} \log P(y_i \mid y_{i}, x)$ (Cross-Entropy Loss) D. $\mathcal{L} - \sum y \log \hat{y} (1-y) \log (1-\hat{y})$ (Binary Cross-Entropy)答案C解析A 是回归任务常用的均方误差。C 是正确答案。这是自回归语言模型标准的交叉熵损失公式用于最大化预测下一个 Token 的概率。文中的核心公式正是此项。2. 在 Qwen-VL 的架构中负责将视觉特征压缩并“翻译”给 LLM 的组件是A. Openclip ViT-bigG B. Qwen-7B C. Visual-Language Adapter (VL Adapter) D. Cross-Entropy Loss答案C解析A 是视觉编码器眼睛。B 是大语言模型大脑。C 是正确答案。VL Adapter 是“翻译官”通过单层交叉注意力机制将视觉特征压缩成固定长度序列。3. 关于 Qwen-VL 处理物体定位任务Grounding时的损失函数以下说法正确的是A. 使用 MSE均方误差回归损失因为坐标是连续数值。 B. 使用 L1 回归损失以获得更精准的边界框。 C. 使用交叉熵Cross-Entropy分类损失因为坐标被处理成了离散的 Token。 D. 不计算损失直接使用预训练的检测器。答案C解析C 是正确答案。这是本文的核心考点。Qwen-VL 将坐标离散化为 Token因此预测坐标本质上是预测 Token 的类别属于分类任务使用交叉熵损失。4. 在 Qwen-VL 的第一阶段训练预训练中哪些部分的参数是被冻结Freeze的A. 仅视觉编码器 (ViT) B. 仅大语言模型 (LLM) C. 视觉编码器和适配器 D. 所有部分都参与训练答案B解析文中 3.1 节提到第一阶段为了建立基础认知冻结了“大脑” (LLM) 的参数集中资源训练视觉系统 (ViT) 和适配器。5. 下列哪项描述最准确地概括了“回归损失”与“分类损失”在 Qwen-VL 上下文中的区别A. 回归损失用于预测概率分类损失用于预测数值。 B. 回归损失衡量预测类别分布的差距分类损失衡量数值的绝对误差。 C. Qwen-VL 混合使用了回归损失用于坐标和分类损失用于文本。 D. 回归损失用于预测连续数值分类损失用于预测离散类别Qwen-VL 全程使用分类损失。答案D解析A 和 B 的定义反了。C 错误Qwen-VL 没有混合使用而是统一使用了分类损失。D 是正确答案。回归针对连续值分类针对离散值。Qwen-VL 通过将坐标 Token 化把所有任务都变成了离散类别的预测因此全程使用分类损失。原始论文地址https://arxiv.org/pdf/2308.12966附上高清思维导图可以自取恭喜你通关哦多模态AI的进化速度惊人我们正离真正的通用人工智能越来越近。本期作者: JackLi算法研究员热爱paper解读技术和工具分享。全网唯一账号“心眸AI笔记”*喜欢本文持续关注欢迎点赞、在看、转发一起探索 AI的底层逻辑和拥抱AI。本文来自个人看法如有见解欢迎评论区留言。觉得有用点个“在看” 分享给身边的伙伴喜欢这类硬核干货关注我们每期带你彻底读懂一篇顶会论文