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。
VL Adaptor:DeepSeek-VL2 采用两层多层感知器(MLP),然后再使用 2×2 pixel shuffle 操作压缩每个图像块的 token 数目,用于视觉特征映射到文本空间。 DeepSeek-MoE LLM:语言模型采用了DeepSeek-MoE(Mixture of Experts)架构,并结合了多头潜在注意力机制(Multi-head Latent Attention,MLA)。MLA 机制能够有效压缩键值...
DeepSeek-VL是一种创新的开源视觉-语言模型,以其在理解逻辑图、网页和自然图像等各种应用中的真实场景能力脱颖而出。由卢浩宇、刘文和张波等领导的协作团队开发,该模型以其重要的多模态理解能力而备受关注,这对于推动人工智能研究和实际应用至关重要。DeepSe... 内容导读...
这一策略使得DeepSeek-VL2 最多支持 1152x1152 的分辨率和 1:9 或 9:1 的极端长宽比,这样就可以适配更多应用场景。 图表理解 更多科研文档数据的学习使得 DeepSeek-VL2 可以轻易理解各种科研图表。 甚至连内涵的梗图大模型也可以理解到位,由于DeeSeek-VL2用了更大规模的优质数据,使得模型可以解析各种迷之能力,...
- 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...
我们介绍DeepSeek-VL2,这是一个高级的大型混合专家(MoE)视觉语言模型系列,通过两个关键的重大升级,显著改进了其前身DeepSeek VL。对于视觉组件,我们采用了一种动态拼接视觉编码策略,旨在处理具有不同纵横比的高分辨率图像。对于语言组件,我们利用DeepSeekMoE模型和
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、...
https://arxiv.org/pdf/2412.10302DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal UnderstandingZhiyu Wu, Xiaokang Chen, Zizheng Pan, Xingchao Liu, Wen Liu, Damai Dai, Hua, 视频播放量 1187、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 0、
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-...
1. 确认 'deepseek_vl' 模块的正确性 首先,我们需要确认 deepseek_vl 是否是一个真实存在的Python模块。你可以通过搜索引擎查询 deepseek_vl,看看是否有相关的文档、GitHub仓库或者其他资源提及这个模块。 2. 检查Python环境是否已安装 'deepseek_vl' 模块 在命令行中,你可以通过以下命令来检查 deepseek_vl 模块...