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DeepSeek-VL2開源,AI視覺模型新突破:MoE架構引領新潮流!

   時間:2024-12-14 11:12 來源:ITBEAR作者:沈瑾瑜

近日,DeepSeek 官方公眾號發(fā)布了一則令人矚目的消息,宣布其最新研發(fā)的 DeepSeek-VL2 模型已正式開源。據官方介紹,該模型在多項評測指標上均表現(xiàn)出色,標志著 DeepSeek 的視覺模型正式邁入混合專家模型(Mixture of Experts,簡稱 MoE)時代。

DeepSeek-VL2 相較于其前代 DeepSeek-VL,在訓練數(shù)據上實現(xiàn)了翻倍的增長,并且引入了梗圖理解、視覺定位、視覺故事生成等一系列新能力。這些改進使得 DeepSeek-VL2 在處理復雜視覺任務時更加游刃有余。

在架構方面,DeepSeek-VL2 采用了創(chuàng)新的切圖策略,支持動態(tài)分辨率圖像。這一策略通過將圖像切分為多張子圖和一張全局縮略圖,實現(xiàn)了對不同分辨率和長寬比的圖像的靈活處理。同時,在語言部分,DeepSeek-VL2 采用了 MoE 架構,不僅降低了成本,還提高了性能。

在訓練流程上,DeepSeek-VL2 繼承了 DeepSeek-VL 的三階段訓練方法,并進行了多項優(yōu)化。為了適配圖像切片數(shù)量不定的困難,DeepSeek-VL2 引入了負載均衡策略。同時,對圖像和文本數(shù)據使用了不同的流水并行策略,對 MoE 語言模型引入了專家并行,從而實現(xiàn)了高效訓練。

DeepSeek-VL2 模型支持高達 1152x1152 的分辨率和 1:9 或 9:1 的極端長寬比,這使得它能夠適配更多應用場景。DeepSeek-VL2 還通過學習更多科研文檔數(shù)據,具備了輕松理解各種科研圖表的能力。更進一步的是,它還能通過 Plot2Code 功能,根據圖像生成 Python 代碼。

DeepSeek-VL2 的這些優(yōu)勢使其在多個領域都展現(xiàn)出了巨大的潛力。無論是圖像處理、視覺定位還是代碼生成,DeepSeek-VL2 都能夠為用戶提供更加精準、高效的服務。

目前,DeepSeek-VL2 模型和論文均已公開發(fā)布。用戶可以通過以下鏈接下載模型和訪問 GitHub 主頁:

模型下載:https://huggingface.co/deepseek-ai

GitHub 主頁:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2

 
 
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