SRR-Qwen2-VL-7B-LoRA

Это LoRA-адаптер из работы Beyond Risky Activities: Bridging the Supervision Gap for Situational Risk Reasoning (NeurIPS 2026). Он дообучает vision-language модель Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct выявлять риски безопасности, возникающие из-за взаимодействия активности пользователя и визуального контекста.

🔤 Ключевые особенности

• ▶ Базовая модель — Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct; это адаптер, а не самостоятельная полная модель.
• 🔤 Обучение: Supervised Fine-Tuning (LoRA) на датасете Anonymous-SRR/SRR через LLaMA-Factory.
• 1⃣ LoRA: rank 8, alpha 16, dropout 0.0; адаптер применён к attention и MLP projection слоям.
• 2⃣ Назначение — улучшить распознавание ситуационных рисков в связке «действие пользователя + окружающая визуальная сцена».
• 3⃣ Для загрузки нужен PEFT и оригинальный backbone Qwen2-VL-7B-Instruct.

✖ Пример

Загрузите адаптер вместе с Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct через PEFT и подайте изображение с вопросом, какие риски безопасности могут возникать из-за активности пользователя в этом визуальном контексте.

Подробнее

Обучение: 3 эпохи, effective batch size 32, learning rate 2e-4, cosine scheduler, BF16.
Бенчмарки в карточке не приведены.
Ограничение: возможны лишние предупреждения о безопасности на безобидные запросы; не стоит использовать модель как единственный механизм принятия решений в критичных сценариях.
Статья: NeurIPS 2026, Beyond Risky Activities: Bridging the Supervision Gap for Situational Risk Reasoning.