[特殊字符]太强了!能看图写代码的多模态大模型DeepSeek-VL

🤖太强了!能看图写代码的多模态大模型DeepSeek-VL

DeepSeek-VL示意图

DeepSeek-VL示意图

在人工智能领域,多模态模型的发展正以惊人的速度突飞猛进。🚀 DeepSeekAI,这家得到幻方量化后盾的创新型企业,近期推出了一系列新的多模态大模型:DeepSeek-VL。这一系列模型包含从13亿至70亿的参数量,目标是极大提升机器对图像和文本的理解,同时也针对商业应用提供支持。

以下是一些实际应用场景:

🐍 看图写Python代码

当询问:“你能帮我用Python代码重新画一下这张图吗?”,模型的表现如何呢?

输入示例图

输入示例图

模型不仅输出了代码,还附带了详细的代码解释。

代码与解释

代码与解释

将这段代码运行一遍,结果一次成功,无任何错误。生成的图片与原图虽有细微差别,但已经非常接近。对于需要绘制图表的论文作者来说,这无疑是一个好消息。

生成图片与原图对比

生成图片与原图对比

👤 人物识别能力

来看另一个例子,模型能够精确地理解镜中的人物形象。

人物识别示例

人物识别示例

当然,DeepSeek-VL的应用远不止于此,还包括但不限于识别LaTeX公式、表格等多种功能。

LaTeX识别示例

LaTeX识别示例

学术Fun已经将以上工具封装成一键启动包,只需简单点击即可使用,避免了配置Python环境可能出现的问题。🔗 下载地址(仅限电脑浏览器访问):xueshu.fun/4414/,在该页面右侧区域点击下载。

代码解读复制代码请注意,电脑配置需满足以下条件:- Windows 10/11 64位操作系统- 12G显存以上的NVIDIA显卡

📦 下载与使用教程

  1. 下载压缩包 下载链接(仅限电脑浏览器访问):xueshu.fun/4414/,页面右侧点击下载。

  2. 解压文件 解压后,请确保路径中不包含中文字符。解压完成后,如下图所示,双击启动.exe文件。

    解压后的文件夹

    解压后的文件夹

  3. 启动服务 在浏览器地址栏输入 http://127.0.0.1:7860/,即可开始在浏览器中使用DeepSeek-VL模型。

    浏览器使用界面

    浏览器使用界面

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

### DeepSeek系列模型概述 #### IDeepSeek-MoE 架构与特性 IDeepSeek-MoE 是一种基于 Mixture of Experts (MoE) 结构设计的大规模稀疏激活神经网络架构[^1]。该模型通过引入多个专家模块来处理不同的输入特征子集,从而实现更高效的参数利用和更高的计算效率。这种结构允许模型在训练过程中动态选择最合适的专家组合来进行预测。 #### DeepSeek-VL 架构与特性 DeepSeek-VL 被专门开发用于视觉-语言跨模态理解任务。此模型融合了先进的图像编码器和文本编码器,在多层双向 Transformer 编码的基础上进一步增了对于复杂场景的理解能力[^2]。它能够有效地捕捉图片中的物体及其相互关系,并将其映射到相应的语义空间中;同时也可以反向操作——即给定一段描述性的文字,可以生成对应的可视化表示形式。 #### DeepSeek-R1 架构与特性 作为一款专注于检索优化的任务型对话系统核心组件之一,DeepSeek-R1 主要采用了密集索引技术以及双塔式对比学习框架构建而成[^3]。其工作原理是在预训练阶段分别对查询端(Query Side)和文档库端(Document Corpus Side)的数据样本进行独立表征提取,之后再经由特定机制完成两者间相似度匹配运算过程。 ```python import torch.nn as nn class DeepSeekR1(nn.Module): def __init__(self, query_encoder, doc_encoder): super().__init__() self.query_encoder = query_encoder self.doc_encoder = doc_encoder def forward(self, queries, documents): q_embeddings = self.query_encoder(queries) d_embeddings = self.doc_encoder(documents) scores = torch.matmul(q_embeddings, d_embeddings.t()) return scores ```
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