DeepSeek系列模型的多模态发展极简历程

DeepSeek系列模型的多模态发展历程如下:

  1. 首次多模态版本

    1. DeepSeek VL‌(2024年3月11日):作为首个开源视觉-语言(VL)模型,标志着DeepSeek正式进入多模态领域‌。
  2. 后续多模态升级

    • DeepSeek VL2‌(2024年12月13日):采用专家混合架构(MoE),显著提升了视觉理解能力‌。
    • Janus-Pro‌(2025年1月28日):全新多模态大模型,支持文生图等跨模态任务‌。
    • DeepSeek-R1‌(2025年1月20日):融合模态穿透技术,通过多模态训练反哺文本推理能力,评测表现超越GPT-4o‌。

总结‌:DeepSeek从‌2024年3月发布的DeepSeek VL版本‌开始成为多模态大模型,后续通过VL2、Janus-Pro、DeepSeek-R1等版本持续强化多模态能力‌。

《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发(人工智能技术丛书)》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书

### DeepSeek 中支持多模态模型 #### 多模态模型概述 DeepSeek 提供了一系列支持多模态处理的模型,这些模型能够理解并生成多种类型的输入数据,如文本、图像和其他形式的数据。 #### 主要多模态模型 - **DeepSeek-V3** 这款开源多模态模型具备强大的能力和灵活架构,在多模态理解和生成方面表现出色。它不仅限于单一模式的信息处理,而是可以综合不同感官信息进行更复杂任务的操作[^1]。 - **Janus** 作为首个由 DeepSeek 发布的支持多模态功能的产品,Janus 是一个拥有约13亿参数的大规模语言与视觉联合建模框架。特别之处在于其视觉编码部分被设计成可分离结构,这使得该模型非常适合用于涉及图片识别及描述的任务场景之中[^2]。 - **DeepSeek-R1** 此版本通过引入独特的分阶段循环训练机制来优化整体表现力——先完成初步的基础训练;再利用强化学习提升特定技能水平;最后经过针对性调整达到最佳状态。这样的过程有助于提高对于混合型资料的理解精度和响应质量[^3]。 ```python # 示例代码展示如何加载其中一个预训练好的多模态模型(假设为伪代码) from deepseek.models import load_model model_name = "deepseek-v3" multi_modal_model = load_model(model_name) image_path = "./example_image.jpg" text_input = "Describe this image." output = multi_modal_model.predict(image=image_path, text=text_input) print(output) ```
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