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...
一、模态融合新范式:让AI真正看懂世界 DeepSeek-VL2通过创新的多模态架构,实现了对文本、图像、音视频的联合理解。以目标检测场景为例,传统的视觉模型只能输出物体坐标框,而DeepSeek-VL2可以同步生成自然语言描述: # 多模态联合推理示例 inputs = processor( text="请描述图片中的主要物体及其位置", images=Image....
该模型在视觉能力上进行了显著升级,采用了MoE(Mixture of Expert)架构和动态切图策略,支持动态分辨率图像处理。 对于计算机视觉相关行业来说,DeepSeek-VL2是一次重大技术突破,它能够快速定位关键事件并生成相应的文本描述,而且DeepSeek通过...
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-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 作为一个基于 MoE 的视觉语言模型,其总共有 3B、16B 和 27B 参数规模的版本,对应的激活参数为 1.0B、2.8B 和 4.5B,可以分别部署在具有 10GB、40GB 和 80GB 内存的单个 GPU 上。DeepSeek-VL2 改进了 DeepSeek-VL 的 MoE 基础模型,并且采用了动态平铺视觉编码策略,有效地处理各种纵横比的高分...
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 VL-2:Deepseek 以他们全新的疯狂AI视觉模型强势反击!, 视频播放量 5509、弹幕量 0、点赞数 41、投硬币枚数 2、收藏人数 51、转发人数 7, 视频作者 AI-seeker, 作者简介 ,相关视频:deepseek-70b 本地模型 M2 Max 96G这速度可用?,国产性能爆发!华为AI芯片 7nm