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...
DeepSeek-VL2 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、Qwen2-VL 等 VLM 模型相比中,DeepSeek-VL2 通过 MoE 架构在激活参数更少的情况下实现了相似或更好的性能。 通用视觉问题回答 得益于新视觉-语言预训练数据集和多样化的 SFT 数据,DeepSeek-VL2 在通用视觉问题...
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-...
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-VL 多...
DeepSeek-VL2 在语言模型部分采用了 DeepSeekMoE 框架,将专家稀疏化(Mixture-of-Experts)引入,使得在推理过程中只激活部分专家网络,从而降低计算开销。 同时,模型引入了 Multi-head Latent Attention (MLA) 机制,在推理时将 Key-Value 缓存压缩成潜向量(latent vector),提升推理效率和吞吐量。
- 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...
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...
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: ...
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 模型支持动态分辨率,仅使用一个 SigLIP-SO400M 作为图像编码器,通过将图像切分为多张子图和一张全局缩略图来实现动态分辨率图像支持。这一策略让 DeepSeek-VL2 最多支持 1152x1152 的分辨率和 1:9 或 9:1 的极端长宽比,适配更多应用场景。