DeepSeek多模态之视觉语言模型 - DeepSeek-VL（附录训练概览）

DeepSeek-VL系列是深度求索开源的多模态大模型，有1.3B和7B两种规模，共4个版本。它们结合了视觉和语言处理能力，能处理高分辨率图像中的小物体，并且在预训练和微调阶段使用了多个数据集。训练分为三个阶段：视觉-语言适配器训练、联合预训练和监督微调。

DeepSeek-VL2也是开源模型。VL2是后续版本，支持动态分辨率到1152x1152，采用MoE架构，增加了训练数据，具备梗图理解和科研图表解析能力，特别是Plot2Code功能可以生成Python代码。

一、DeepSeek-VL 的架构基础

DeepSeek-VL 基于深度学习架构构建，其核心是跨模态特征提取与融合模块。这一模块通过卷积神经网络（CNN）对图像进行处理，捕捉图像中的纹理、颜色、形状等关键特征。同时，利用（Transformer）模型对文本进行编码，将文本的语义信息转化为数值向量表示。两种模态的特征向量在融合层中进行拼接、加权求和等操作，实现多模态信息的整合，为后续的检索任务奠定基础。

二、技术创新点

1. 自监督预训练 ：DeepSeek-VL 采用自监督预训练策略，通过大规模无标注的多模态数据进行预训练，学习图像和文本之间的内在关联和语义对齐关系。这种方式不仅降低了对标注数据的依赖，还使模型能够学习到更通用的多模态特征表示，提高模型的泛化能力。例如，在预训练过程中，模型可以通过预测图像中被遮挡的部分或文本中被掩盖的单词，来学习图像和文本之间的语义关联。

2. 动态权重调整 ：在跨模态特征融合过程中，DeepSeek-VL 引入了动态权重调整机制。该机制能够根据不同的查询任务和数据样本，自动调整图像和文本特征在融合过程中的权重。例如，当用户输入一张图片并询问图片中某个物体的名称时，模型会动态增加图像特征的权重，以更精准地定位和识别物体；而当用户输入一段文字描述并希望找到相关的图片时，模型则会相应地提高文本特征的权重，从而更好地匹配文本语义和图像内容。

三、应用场景

1. 智能问答系统 ：DeepSeek-VL 可以嵌入到智能问答系统中，使系统能够理解用户输入的文本问题，并结合相关的图像信息进行更准确的回答。例如，用户上传一张电子产品的图片并询问其型号和性能，DeepSeek-VL 能够通过对图片和文本知识库的联合检索，快速准确地为用户提供该电子产品的详细信息。

2. 图像描述生成与检索 ：对于图像数据库中的图片，DeepSeek-VL 可以生成准确的文本描述，并根据用户输入的文本查询快速检索出相关的图片。这一功能在图像管理系统、社交媒体平台等场景中具有重要应用价值，能够帮助用户更高效地管理和查找图像资源。

3. 跨模态信息检索 ：在多模态数据丰富的场景中，如电子病历系统（包含患者的文本病历和医学影像）、教育资源平台（包含教学文本和教学图片等），DeepSeek-VL 能够实现跨模态的信息检索，打破文本和图像之间的信息壁垒，为用户提供更全面、精准的信息检索服务。

4. 金融场景：可用于银行部署。

附录、训练概览图