在这个阶段,我们使用基于指令的微调来微调预训练的DeepSeek-VL模型,以增强其遵循指令和进行对话的能力,最终创建交互式的DeepSeek-VL-Chat模型。我们优化语言模型、VL适配器和混合视觉编码器,使用视觉-语言SFT数据,如表2所示。由于有限的GPU内存,SAM-B保持冻结。我们只对答案和特殊标记进行监督,并掩蔽系统和用户提示。...
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...
使用魔搭社区的免费算力,使用deepseek-vl系列模型,推荐py38的镜像:以deepseek-vl-1.3b-chat为例,模型推理代码: 环境安装: git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL cd DeepSeek-VL pip install -e .推理代码: import torch from transformers import AutoModelForCausalLM from deepseek_vl.mod...
3、DeepSeek-VL: DeepSeek-VL是一个开源的大型多模态模型,用于处理结合视觉和语言的复杂真实世界场景的任务,如理解现实世界中的多种类型数据,例如代码、图表等。 4、DeepSeek-Coder: DeepSeek-Coder-V2是一个开源的混合专家 (MoE) 代码语言模型,在代码特定任务中实现了与 GPT4-Turbo 相当的性能。 5、Deepseek...
在此阶段,我们通过基于指令的微调对预训练的DeepSeek-VL模型进行微调,以增强其遵循指令和进行对话的能力,最终创建交互式DeepSeek-VL-Chat模型。我们使用视觉-语言SFT数据优化语言模型、视觉-语言适配器和混合视觉编码器(如表2所示),由于GPU内存限制,SAM-B保持冻结。我们仅监督答案和特殊标记,并屏蔽系统和用户提示。为...
本阶段团队通过指令驱动的方式对DeepSeek-VL模型进行微调,目的是增强模型按照指令执行和参与对话的能力,最终开发出能够进行交互的DeepSeek-VL-Chat模型。如表2所展示,团队利用视觉-语言监督微调数据对语言模型、视觉-语言适配器以及混合视觉编码器进行了优化。由于GPU内存的限制,微调过程中保持了SAM-B编码器的状态不变,...
目的:以增强其遵循指令和进行对话的能力,最终创建交互式的DeepSeek-VL-Chat模型。 三、DeepSeek-VL2 1.内容简介 与DeepSeek-vl的创新在三点: 图像的动态编码:充分利用处理低分辨率的SigLIP的ViT:将高分辨率图像进行384*384的多次切割,然后进入SigLIP提取特征 ...
DeepSeek-VL2通过一个三阶段的训练流程进行训练:(1)初始阶段,我们在固定语言模型的同时,使用第3.1节中详细描述的图像-文本配对数据来训练视觉编码器和视觉-语言适配器MLP;(2)预训练阶段,我们使用第3.2节中描述的数据进行视觉-语言预训练;(3)微调阶段,我们使用第3.3节中概述的数据进行监督微调。在预训练和微调阶段...
在这一阶段,我们通过基于指令的微调来精调预训练的 DeepSeek-VL 模型,以增强其遵循指令并进行对话的能力。 这最终导致了交互式 DeepSeek-VL-Chat 模型的创建。 我们优化了语言模型、VL适配器和图 5 | 可视化结果。DeepSeek-VL 能够理解 Python 代码并提供详细且有条理的解释。 如表2所示,由于 GPU 显存有限,带...