而近期发布的 DeepSeek-VL2尽管是 MoE 架构,但它也是由三部分核心模块组成:视觉编码器 Vision Encoder、视觉-语言适配器 VL Adaptor 和 DeepSeek-MoE 语言模型。与其前身 DeepSeek-VL 相比,DeepSeek-VL2在视觉编码器和语言建模部分都有...
DeepSeek-VL2的训练涵盖了多样化的多模态数据集，使其在光学字符识别、视觉问答和图表解读等多种任务中表现卓越。根据性能测试，Small 配置在光学字符识别任务中达到了92.3% 的准确率，显著超越现有模型。在视觉定位基准测试中，该模型相比于前代产品提升了15% 的精准度。同时，DeepSeek-VL2在保持最先进准确率的同时...
通过DeepSeek-VL2-Tiny确定数据混合比例。为了增强多语言能力,用从Wanjuan 中提取的中文内容补充了以英语为主的数据集。同时还包含一个内部数据,以扩大对一般现实世界知识的覆盖范围。 图像描述数据: 描述质量:初开源数据集存在严重的质量差异,从高级VLMs生成的密集、准确的描述到有问题的案例,包括简短的描述、不匹配...
论文地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2 或者 DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding 在线demo体验:https://huggingface.co/spaces/d…
DeepSeek-VL2-small is built on DeepSeekMoE-16B. 3. Quick Start Installation On the basis ofPython >= 3.8environment, install the necessary dependencies by running the following command: pip install -e . Notifications We suggest to use a temperature T <= 0.7 when sampling. We observe a lar...
- DeepSeek-VL2-Tiny:33.7亿参数(10亿激活参数) - DeepSeek-VL2-Small:161亿参数(28亿激活参数) - DeepSeek-VL2:275亿参数(45亿激活参数) 这种可扩展性确保了其适应不同应用需求和计算预算的能力。 DeepSeek-VL2的架构旨在优化性能,同时降低计算需求。动态切片方法确保高分辨率图像的处理不失关键细节,非常适...
Deepseek VL-2:Deepseek 以他们全新的疯狂AI视觉模型强势反击!, 视频播放量 5644、弹幕量 0、点赞数 42、投硬币枚数 2、收藏人数 53、转发人数 7, 视频作者 AI-seeker, 作者简介 ,相关视频:Deepseek - VL2 | AI视觉模型,擅长识别图表,图片,表格,文档,光学字符等格
IT之家 12 月 14 日消息，DeepSeek 官方公众号昨日（12 月 13 日）发布博文，宣布开源 DeepSeek-VL2 模型，在各项评测指标上均取得了极具优势的成绩，官方称其视觉模型正式迈入混合专家模型（Mixture of Experts，简称 MoE）时代。IT之家援引官方新闻稿，附上 DeepSeek-VL2 亮点如下：数据：比一代 DeepSeek-...
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding - Small-Sword/DeepSeek-VL2
Great work here! I am trying to fine-tune DeepSeekVL2 on my dataset, but the training speed is too slow without flashattention2. When I modify the code to activate flashattention2, I encounter the following error: "Error(s) in loading st...