在模型尺寸上，DeepSeek-VL2系列目前有以下3个参数版本：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别拥有1B、2.8B 和4.5B 的激活参数。具体的结构设置如下表所示：DeepSeek-VL2三种参数量的模型设置 02 创新点 ▎动态图像切片编码策略 ■ 动态切片策略 DeepSeek-VL2将一张高分辨率图像切...
对于DeepSeek-VL2,作者保持了大约70%的VL数据和30%的纯文本数据的比例,后者直接来源于作者基础大型语言模型(LLM)的预训练语料库。 Image-Text 混合数据: 数据收集始于几个开源数据集,包括WIT、WikiHow和OBELICS中的30%随机样本。这一特定的混合比例是通过使用DeepSeek-VL2-Tiny进行初步实验确定的。为了增强多语言...
通过DeepSeek-VL2-Tiny确定数据混合比例。为了增强多语言能力,用从Wanjuan 中提取的中文内容补充了以英语为主的数据集。同时还包含一个内部数据,以扩大对一般现实世界知识的覆盖范围。 图像描述数据: 描述质量:初开源数据集存在严重的质量差异,从高级VLMs生成的密集、准确的描述到有问题的案例,包括简短的描述、不匹配...
会“框”重点🔍:VL2 有个超酷的技能——边界框标注!能帮你找到图片里的关键物体,再也不用在茫茫图海中“瞎”找啦! 小身材,大能量🔋:即使是 Tiny 版本,VL2 的实力也不容小觑!非常适合在手机、平板这些设备上用哦!再也不用担心占内存啦! 🤔 还有啥好玩的? 多图聊天💬:VL2 能同时处理多张图片,跟...
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-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...
在模型尺寸上,DeepSeek-VL2系列目前有以下3个参数版本:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2,分别拥有1B、2.8B 和4.5B 的激活参数。具体的结构设置如下表所示: DeepSeek-VL2三种参数量的模型设置 02 创新点 ▎动态图像切片编码策略 ...
DeepSeek-VL2 是由 DeepSeek 团队开发的一款先进的视觉语言模型,采用了混合专家(MoE)架构,旨在提升多模态理解能力。该模型包括三个版本:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2。每个版本具有不同的模型规模和计算需求,运行这些模型时对硬件的要求也有所不同,尤其是在显卡选择上。本文将介绍 De...
这一特定的混合比例是通过使用 DeepSeek-VL2-Tiny 进行初步实验确定的。为了增强多语言能力,在主要以英语为主的数据集中补充了从 Wanjuan 中提取的中文内容。此外,DeepSeek-VL2还开发了一个内部数据集,以扩大对一般现实世界知识的覆盖范围。 ■ Image Caption 数据 图像描述是视觉语言模型(VLM)训练中的基础数据,...
DeepSeek-VL2-Tiny：拥有33.7亿参数（10亿激活参数），适合资源有限或需要快速部署的应用场景。DeepSeek-VL2-Small：拥有161亿参数（28亿激活参数），在保持高性能的同时，降低了计算需求。DeepSeek-VL2（未明确标注参数，但可推测为更高参数配置）：适合对性能和准确性有更高要求的应用场景。综上所述，DeepSeek...