以下内容由AI生成，非目标网站最新信息，内容仅供参考，详细信息请登录目标官方网站查看
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
- 视觉问答（VQA）：能够根据图像内容回答自然语言问题。
- 光学字符识别（OCR）：高效识别图像中的文本内容。
- 文档理解：解析复杂文档结构，包括表格、图表等。
- 图表理解与代码生成：分析图表数据并生成 Python 代码。
- 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。
© 版权声明
本站不接受任何付费业务，用爱发电，谢谢！
