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...
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…
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、...
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,...
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...
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,...
IT之家 12 月 14 日消息，DeepSeek 官方公众号昨日（12 月 13 日）发布博文，宣布开源 DeepSeek-VL2 模型，在各项评测指标上均取得了极具优势的成绩，官方称其视觉模型正式迈入混合专家模型（Mixture of Experts，简称 MoE）时代。IT之家援引官方新闻稿，附上 DeepSeek-VL2 亮点如下：数据：比一代 DeepSeek-...
- 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...