为了提升模型的推理速度，DeepSeek-VL2在语言部分的处理上引入了键值缓存压缩技术。这项技术能够有效减少计算中的冗余操作，从而提高推理过程的效率，尤其在处理大规模数据时表现出色。通过这种优化，DeepSeek-VL2在多个任务上不仅表现出了更高的准确率，也大大提升了计算效率。03 训练方法 ▎训练数据 DeepSeek-VL2从...
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了显著的提升,这主要是因为DeepSeek-VL2引入了两项重大改进:动态切片策略,以及采...
DeepSeek-VL2是一个大型混合专家(MoE)视觉语言模型,支持多模态输入,可完成的任务包括但不限于:包括但不限于视觉问答,OCR,文档/表格/图表理解,以及视觉定位。它的创新点包含以下两个方面: vision component: 结合动态平铺视觉编码策略,设计用于处理具有不同长宽比的高分辨率图像。 language componen:DeepSeekMoE 这些...
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,...
还记得超强的 DeepSeek 吗?他们家又出新宝贝啦——DeepSeek VL2!🎉 这次是视觉语言模型,能看图、能聊天、还能识别文字,简直是 AI 界的“六边形战士”!🤩 最重要的是,它有三个版本,从小到大,任你挑选! 🤯 什么是MoE?听起来好高级! 先别被名字吓到!DeepSeek VL2 用了一种叫Mixture of Experts (MoE...
DeepSeek-VL2 还分别在 OCR、多模态对话、视觉定位三个领域进行了测试。与 InternVL2、DeepSeek-VL、...
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...
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-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...