DeepSeek-AI выпустил открытые модели DeepSeek-VL2: три модели с параметрами 3B, 16B и 27B на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) для обработки зрительно-языкового ИИ.

 DeepSeek-AI Open Sourced DeepSeek-VL2 Series: Three Models of 3B, 16B, and 27B Parameters with Mixture-of-Experts (MoE) Architecture Redefining Vision-Language AI

“`html

Интеграция возможностей зрения и языка в ИИ

Интеграция зрительных и языковых возможностей в искусственный интеллект (ИИ) привела к прорывам в моделях «Зрение-язык» (VLM). Эти модели обрабатывают и интерпретируют визуальные и текстовые данные одновременно. Применения включают:

  • Подписи к изображениям
  • Ответы на визуальные вопросы
  • Оптическое распознавание символов
  • Мультимодальный анализ контента

Преимущества VLM

Модели VLM помогают развивать автономные системы, улучшать взаимодействие человек-компьютер и эффективно обрабатывать документы.

Однако обработка высококачественных визуальных данных вместе с разнообразными текстовыми входами остается сложной задачей.

Проблемы существующих решений

Существующие исследования сталкиваются с ограничениями, такими как:

  • Статические энкодеры, не адаптированные к высокому разрешению и переменным размерам входных данных.
  • Неэффективное использование предварительно обученных языковых моделей.
  • Недостаточная точность при работе с разнообразными наборами данных.

Решение от DeepSeek-AI

Исследователи из DeepSeek-AI представили серию моделей DeepSeek-VL2, которые используют новейшие технологии:

  • Динамическое разделение изображения на плитки
  • Механизм многоголового латентного внимания для языковых задач
  • Структура DeepSeek-MoE для активизации только необходимых параметров

Варианты моделей:

  • DeepSeek-VL2-Tiny: 3.37 миллиардов параметров
  • DeepSeek-VL2-Small: 16.1 миллиардов параметров
  • DeepSeek-VL2: 27.5 миллиардов параметров

Преимущества DeepSeek-VL2

  • Обработка изображений высокого разрешения без потери деталей.
  • Эффективная работа с большими объемами текстовых данных.
  • Снижение вычислительных затрат на 30% при сохранении высокой точности.

Выводы по моделям DeepSeek-VL2

  • Модели улучшают извлечение признаков и снижают вычислительные затраты путем разделения изображений на плитки.
  • Разнообразные варианты моделей обеспечивают гибкость для различных приложений.
  • Использование комплексного набора данных повышает обобщаемость модели.

Заключение

Серия DeepSeek-VL2 задает новый стандарт в производительности ИИ с адаптивными конфигурациями и комплексным мультимодальным набором данных. Эти инновационные механизмы обеспечивают точную обработку изображений и эффективную работу с текстом.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите использование решений DeepSeek-AI.

  • Изучите, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
  • Внедряйте ИИ поэтапно, начиная с небольших проектов.

Для консультаций по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.

Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает в продажах, отвечая на вопросы клиентов и генерируя контент.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: