Distillazione della conoscenza visiva: Gemini 3 Flash a Qwen 3 VL

Un utente sta esplorando la possibilità di trasferire le avanzate capacità di ragionamento visivo di Gemini 3 Flash nel modello open source Qwen 3 VL 32B. L'obiettivo è creare una pipeline di dati sintetici per modelli image-to-image, superando i limiti degli attuali modelli open source in termini di qualità dei dati.

L'utente ha identificato una problematica specifica, definita come "Horns Issue", in cui i modelli open source faticano a distinguere tra elementi anatomici di base e accessori rimovibili in un'immagine. Gemini 3 Flash, al contrario, dimostra una comprensione accurata di questi livelli.

Sfide e interrogativi

Il piano prevede di effettuare il fine-tuning di Qwen 3 VL 32B su un dataset etichettato da Gemini 3 Flash. Tuttavia, sorgono diverse domande tecniche:

  • Qwen 3 VL può effettivamente apprendere questo livello di ragionamento tramite SFT (Supervised Fine-Tuning)?
  • La "cecità" dei modelli open source è una limitazione del vision encoder o un problema di ragionamento lato LLM?
  • Qualcuno ha già sperimentato la distillazione VLM-to-VLM per l'etichettatura su larga scala in pipeline di IA generativa?

L'utente cerca di sviluppare un captioner locale che raggiunga livelli di accuratezza proprietari e chiede informazioni sulla "plasticità" di Qwen 32B per questo compito specifico.