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...
一、介绍 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 DeepSe...
先别被名字吓到!DeepSeek VL2 用了一种叫Mixture of Experts (MoE)的技术。简单来说,就是让模型里有很多“小专家”,每个“小专家”负责一部分任务。这样,处理问题的时候,只需要几个“小专家”出马就行,效率蹭蹭蹭往上涨!🚀 💪🏻 实力说话!VL2 到底有多能打?
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、...
13日晚,国内开源模型玩家深度求索发布了视觉模型 DeepSeek-VL2。这次DeepSeek视觉模型给这一领域带来了不少看新看点: 1、模型层面,视觉模型也可以使用 MoE 架构,而且可以配合动态切图 3、图表理解:可以根据plot图逆向生成代码。 4、从OCR到故事生成:可以N张图一期喂给模型,模型直接生成强相关的故事。
- 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是一款基于混合专家(MoE,Mixture of Experts)架构的多模态大模型,结合了混合专家架构和多模态数据处理能力,通过稀疏计算和专家分工的方式高效处理多种模态(如文本、图像、音频等)的数据,推理时只激活部分网络参数。而前两期课程介绍的 Qwen2.5VL、Janus-Pro 以及 DeepSeek-VL第一代模型,则是经典的 ...
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-...