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[分享]DeepSeek-VL 及 DeepSeek-VL2 介绍

发布于 2025-02-22 11:10:17
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DeepSeekVL 及 DeepSeekVL2 介绍DeepSeekVL 是 DeepSeek 推出的多模态视觉语言模型,能够处理文本和图像等不同模态的数据,实现跨模态的理解与生成。其升级版 Dee...

DeepSeek-VL 及 DeepSeek-VL2 介绍

DeepSeek-VL 是 DeepSeek 推出的多模态视觉语言模型,能够处理文本和图像等不同模态的数据,实现跨模态的理解与生成。其升级版 DeepSeek-VL2 是一系列基于混合专家(MoE)架构的高级视觉语言模型,显著改进了前代模型的性能。

主要功能

  1. 视觉问答(VQA):能够根据图像内容回答自然语言问题。

  2. 光学字符识别(OCR):高效识别图像中的文本内容。

  3. 文档理解:解析复杂文档结构,包括表格、图表等。

  4. 图表理解与代码生成:分析图表数据并生成 Python 代码。

  5. 视觉定位:在图像中准确定位目标对象。

技术特点

  • 混合专家(MoE)架构:通过动态高分辨率视觉编码策略和优化的语言模型架构,DeepSeek-VL2 在性能和效率上显著提升。

  • 多变体支持:提供 DeepSeek-VL2-Tiny(1.0B 参数)、DeepSeek-VL2-Small(2.8B 参数)和 DeepSeek-VL2(4.5B 参数)三种版本,满足不同需求。

  • 高效推理:通过多头潜在注意力机制,显著降低计算成本,提升推理速度。

应用场景

DeepSeek-VL2 适用于多种多模态任务,包括但不限于:

  • 科研文档解析:理解复杂的科研图表和公式。

  • 复杂文档处理:处理表格、图表等结构化数据。

  • 具身智能:在真实世界场景中实现视觉和语言的结合。

演示与开源

DeepSeek-VL2 的演示可在 Hugging Face 平台上体验,项目代码也已开源,可在 GitHub 查看。

DeepSeek-VL2 作为一款先进的多模态模型,凭借其强大的视觉语言理解能力,为多模态任务提供了高效的解决方案。

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