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 **社区目前已经有很多多模态大语言模型相关开源工作，但大多以英文能力为主，比如[LLava](https://github.com/haotian-liu/LLaVA),[CogVLM](https://github.com/THUDM/CogVLM)等，而中文多模态大语言模型比如[VisualGLM-6B](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)、[Qwen-VL](https://github.com/QwenLM/Qwen-VL)的语言模型基座均较小，实际应用中很难兼顾视觉和语言能力，因此Belle-VL选择基于更强的语言模型基座来扩展模型的视觉能力，为社区提供更加灵活的选择。**
 
 ### 模型简介
-在模型结构方面，我们主要参考的Qwen-VL 模型，原始Qwen-VL是基于Qwen7B模型训练而来，基座能力相对较弱，因此Belle-VL将语言模型扩展成了Qwen14B-chat，在中文语言能力和视觉能力方面可以兼顾，具备更好的扩展性。
+在模型结构方面，我们主要参考的[Qwen-VL](https://github.com/QwenLM/Qwen-VL)模型，原始Qwen-VL是基于Qwen7B模型训练而来，基座能力相对较弱，因此Belle-VL将语言模型扩展成了[Qwen14B-chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat)，在中文语言能力和视觉能力方面可以兼顾，具备更好的扩展性。
 
 ### 训练策略
 原始Qwen-vl采用了三阶段的训练方式,包括预训练、多任务训练和指令微调，依赖较大的数据和机器资源。受LLava1.5的启发，多模态指令微调比预训练更加重要，因此我们采用了两阶段的训练方式，如下图所示：