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...
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-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...
DeepSeek-VL2 DeepSeek-VL2是DeepSeek发布的多模态模型，于2024年12月13日发布。产品简介 DeepSeek-VL2是多模态大模型， 采用了 MoE 架构， 视觉能力得到了显著提升， 有 3B、 16B 和27B 三种尺寸， 在各项指标上极具优势。发展历史 2024年12月13日，DeepSeek-VL2发布。
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 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、...
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-VL:AI驱动设计稿转代码的实践与未来 一、传统UI开发流程的痛点 在传统的UI开发流程中,从设计稿到可运行代码需要经历多个手动环节:设计师使用Figma/Sketch等工具产出设计稿后,前端工程师需要手动解读设计规范(包括布局、间距、颜色值等),然后通过编写HTML/CSS/JS代码实现视觉还原。这个过程存在三大核心痛点: ...
DeepSeek-VL2的前身是去年发布的 DeepSeek-VL,其模型结构设计是经典的 Dense 模型结构,也就是有参数都会进行计算和更新。DeepSeek-VL 由三个主要模块组成: Hybrid Vision Encoder:**混合视觉编码器,采用 SigLIP-L 作为视觉编码器,结合 SAM-B 和 SigLIP-L 编码器,能够高效处理高分辨率图像(1024×1024),同时保...