DeepSeek-VL是2024年三月发布并开源的多模态大模型,在数据构造、模型结构等方面有很多值得注意的点。 1. 4个例子 从下面的几个例子中,可以看出DeepSeek-VL对于现实世界中的复杂问题有很好的解决能力。 图5 | 可视化结果。DeepSeek-VL 可以理解 Python 代码并提供详细和有组织的解释。 图11 | 可视化结果。DeepSe...
DeepSeek-VL2 改进了 DeepSeek-VL 的混合视觉编码器,引入了一种动态平铺视觉编码策略,可以有效处理不同纵横比的高分辨率图像。相比于 DeepSeek-VL 只能在两个固定分辨率(384×384 和 1024×1024)下从图像中提取特征,DeepSeek-VL2 避免了固定大小编码器的限制,在视觉定位、文档/表格/图表分析和详细特征提取等需要...
DeepSeek-VL2 通过 MoE 架构在激活参数更少的情况下实现了相似或更好的性能。
刚发现前一段时间除了DeepSeek-V3之外DeepSeek还发布了视觉模型:DeepSeek-VL2。赶快下载论文看了一下,发现非常过瘾。现在,视觉语言模型(VLMs)正逐渐成为多模态理解的核心力量。DeepSeek-VL2,作为DeepSeek-VL…
我们提出了DeepSeek-VL,这是一个开源的视觉-语言(VL)模型,专为真实世界的视觉和语言理解应用而设计。我们的方法围绕三个关键维度展开: -数据构建:我们致力于确保数据的多样性、可扩展性,并广泛覆盖真实场景,包括网页截图、PDF、OCR、图表以及基于知识的内容(专家知识、教科书),旨在全面反映实际应用场景。此外,我们从...
DeepSeek-VL2,这是一系列先进的大型混合专家 (MoE) 视觉语言模型,其显著改进了其前身 DeepSeek-VL。DeepSeek-VL2 在各种任务中都表现出卓越的能力,包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2,...
这本书由上海交大ACM班创办人俞勇教授团队编写,这支团队汇集了多位顶尖学者,他们将自己的教学体会与研究经验都融入此书。所以没基础的读者也不用担心,这本书可以帮助初学者轻松入门,掌握计算机视觉关键知识,玩转DeepSeek-VL2这样的视觉模型。 现在,我们就跟着交大ACM班的大咖们来学习计算机视觉。
首先看数据方面,VL2 比上一代 DeepSeek-VL多一倍优质训练数据,引入梗图理解、视觉定位、视觉故事生成等新能力。 在模型架构上,视觉部分使用切图策略支持动态分辨率图像,语言部分采用 MoE 架构低成本高性能。 在训练方法上,继承 DeepSeek-VL 的三阶段训练流程,同时通过负载均衡适配图像切片数量不定的困难,对图像和文...