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...
我们的数据集可以分为两部分:视觉-语言预训练数据(VL pretraining Data)和视觉-语言监督微调数据(VL Supervised Fine-Tuning Data)。VL预训练数据由来自各种来源的视觉-文本数据组成,旨在增强模型的基本跨模态理解能力;而VL监督微调数据规模相对较小,旨在教导模型完成特定的下游任务。按照设计,VL预训练数据用于在训练阶...
-网页到代码和图表到Python生成:我们利用Websight[44]实现网页到代码的能力,并从公开的Jupyter笔记本中获取Python图表,遵循DeepSeek-VL的方法。我们通过使用DeepSeek V2.5复制部分Websight来增强该数据集。我们还利用DeepSeek V2.5生成的Python图表代码来减少图表到代码数据中的噪声。 -带有视觉提示的问答:我们按照[9]的...
DeepSeekAI,这家得到幻方量化后盾的创新型企业,近期推出了一系列新的多模态大模型:DeepSeek-VL。这一系列模型包含从13亿至70亿的参数量,目标是极大提升机器对图像和文本的理解,同时也针对商业应用提供支持。 以下是一些实际应用场景: 看图写Python代码 当询问:“你能帮我用Python代码重新画一下这张图吗?”,模型...
当然,DeepSeek-VL的应用远不止于此,还包括但不限于识别LaTeX公式、表格等多种功能。 学术Fun已经将以上工具封装成一键启动包,只需简单点击即可使用,避免了配置Python环境可能出现的问题。🔗 下载地址(仅限电脑浏览器访问):https://xueshu.fun/4414/,在该页面右侧区域点击下载。
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...
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,...
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding Python4.8k1.7k Repositories Loading Type Language Sort DeepEPPublic DeepEP: an efficient expert-parallel communication library Cuda7,692MIT773650UpdatedMay 23, 2025 ...
DeepSeek-VL 通用的 VQA 数据。 表格、图表和文档理解数据。PubTabNet、FinTabNet 和 Docmatix。 Web-to-code 和 plot-to-Python 生成。Websight,并遵循 DeepSeek-VL 的方法,使用公开的 Jupyter 笔记本中的 Python 图表。通过使用 DeepSeek V2.5对 Websight 部分数据增强。作者还利用 DeepSeek V2.5生成的 Pyth...
1:9 或 9:1 的极端长宽比，适配更多应用场景。DeepSeek-VL2 模型还得益于更多科研文档数据的学习，可以轻松理解各种科研图表，并通过 Plot2Code，根据图像生成 Python 代码。模型和论文均已发布：模型下载：https://huggingface.co/deepseek-ai GitHub 主页：https://github.com/ deepseek-ai/DeepSeek-VL2 ...