Pixtral(全面测试):Mistral的新视觉大语言模型终于来了,并且击败了Qwen-2 VL? 08:18 ClaudeDev(升级版)+ O1 & O1 Mini:最佳编码代理现已支持O1,还有Gemini等更多功能! 12:57 Zed AI (Upgraded) + Supermaven : STOP PAYING for CURSOR with this FREE & OPENSOU 09:44 这款新的华为AI芯片让英伟达...
NinjaChat(升级版):这个AI平台拥有包括GPT-4O、Claude、FLUX、Kling等在内的所有功能 08:05 Ministral(全面测试):这个新的Mistral模型是Llama-3.1的替代品!(擅长编码!) 09:57 Nemotron-70B(全面测试版):这款新型AI模型是穷人的O1(在梦境中击败了Claude-3.5十四行诗) 08:51 Ditto:这款编码代理能够在几...
( mmgpt: MultiModalityCausalLM, vl_chat_processor: VLChatProcessor, prompt: str, temperature: float = 1, parallel_size: int = 16, cfg_weight: float = 5, image_token_num_per_image: int = 576, img_size: int = 384, patch_size: int = 16, ): input_ids = vl_chat_processor....
:input_ids = vl_chat_processor.tokenizer.encode(prompt)input_ids = torch.LongTensor(input_ids)tokens = torch.zeros((parallel_size*2, len(input_ids)), dtype=torch.int).cuda()for i in range(parallel_size*2):tokens[i, :] = input_idsif i % 2 != 0:tokens[i, 1:-1] = vl_chat_...
阔别九月,大家期待的 DeepSeek-VL2 终于来了!DeepSeek-MoE 架构配合动态切图,视觉能力再升级。从视觉定位到梗图解析,从 OCR 到故事生成,从 3B、16B 再到 27B,DeepSeek-VL2 正式开源。 模型亮点 数据:比一代 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 架构:视觉部分使用...
DeepSeek-VL2 作为一个基于 MoE 的视觉语言模型,其总共有 3B、16B 和 27B 参数规模的版本,对应的激活参数为 1.0B、2.8B 和 4.5B,可以分别部署在具有 10GB、40GB 和 80GB 内存的单个 GPU 上。DeepSeek-VL2 改进了 DeepSeek-VL 的 MoE 基础模型,并且采用了动态平铺视觉编码策略,有效地处理各种纵横比的高分...
:input_ids = vl_chat_processor.tokenizer.encode(prompt)input_ids = torch.LongTensor(input_ids)tokens = torch.zeros((parallel_size*2, len(input_ids)), dtype=torch.int).cuda()for i in range(parallel_size*2):tokens[i, :] = input_idsif i % 2 != 0:tokens[i, 1:-1] = vl_chat...
一、 OpenAI Day8:ChatGPT搜索功能全面开放、新增语音搜索 1. ChatGPT搜索功能向所有用户免费开放,用户可通过OpenAI账户使用并设为默认搜索引擎; 2. 新增语音搜索服务,支持自然对话和多种语音风格,提升用户交互体验; 3. 集成实时数据和地图服务,与顶级数据提供商合作,提供最新信息和丰富的搜索结果。
总的来说,DeepSeek-VL模型不仅是非常优秀的多模态模型,模型识别能力很强,更重要的是它开源商用授权。而此前DeepSeek还开源过国内的第一个混合专家(MoE)模型(DeepSeek-MoE)、编程大模型等,对大模型生态贡献很大。 关于所有DeepSeekAI开源的模型,大家可以从DataLearnerAI的DeepSeek简介中获得: ...
实验结果显示,Janus在多项基准测试中表现出色,显著优于之前的模型。在多模态理解方面,Janus的表现超过了LLaVA-v1.5等统一模型,甚至在某些情况下与特定任务模型相媲美。具体而言,Janus在MMBench、SEED-Bench和POPE等基准测试中分别获得了69.4、63.7和87.0的高分,超越了参数更大的模型如Qwen-VL-Chat(7B)。