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# Informática # Visão computacional e reconhecimento de padrões # Inteligência Artificial # Computação e linguagem

DeepSeek-VL2: O Próximo Passo na Inteligência AI

DeepSeek-VL2 junta dados visuais e de texto pra interações de IA mais inteligentes.

Zhiyu Wu, Xiaokang Chen, Zizheng Pan, Xingchao Liu, Wen Liu, Damai Dai, Huazuo Gao, Yiyang Ma, Chengyue Wu, Bingxuan Wang, Zhenda Xie, Yu Wu, Kai Hu, Jiawei Wang, Yaofeng Sun, Yukun Li, Yishi Piao, Kang Guan, Aixin Liu, Xin Xie, Yuxiang You, Kai Dong, Xingkai Yu, Haowei Zhang, Liang Zhao, Yisong Wang, Chong Ruan

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DeepSeek-VL2: O Próximo DeepSeek-VL2: O Próximo Salto da IA avançados. inteligente pra obter insights Combina texto e imagens de maneira
Índice

No mundo da inteligência artificial, misturar informações visuais e textuais tá virando uma tendência cada vez maior. Conheça o DeepSeek-VL2, um novo modelo que leva isso a um outro nível. Esse modelo funciona usando um método chamado Mixture-of-Experts (MoE) pra entender melhor tanto imagens quanto textos do que os modelos anteriores. Pense nele como um chef multi-talentoso que consegue fazer uma comida incrível e ainda criticar os pratos.

O que faz o DeepSeek-VL2 ser especial?

DeepSeek-VL2 tem duas características principais que o diferenciam do seu irmão mais velho, o DeepSeek-VL. Primeiro, ele processa imagens de alta resolução de um jeito mais eficiente. Segundo, tem um modelo de linguagem otimizado que permite que ele trabalhe mais rápido. É como ter um assistente esperto que encontra rapidamente aquela receita específica em um livro enorme de receitas, sabendo exatamente como prepará-la.

Tiling Dinâmico para Visão

Quando se trata de imagens, o tamanho importa. O DeepSeek-VL2 não tem dificuldades com tamanhos variados de imagens como seu antecessor. Ao invés de tentar encaixar as imagens em um tamanho fixo, ele corta imagens de alta resolução em pedaços menores, ou "tiles". Processando cada tile separadamente, ele garante que até o texto mais pequeno não passe despercebido. Imagine conseguir ler o texto minúsculo de uma caixa de cereal sem precisar apertar os olhos. Essa é a clareza que o DeepSeek-VL2 busca.

Componente de Linguagem Mais Inteligente

Na parte de linguagem, o DeepSeek-VL2 usa um mecanismo avançado que ajuda a lembrar o que aprendeu. Comprimindo e gerenciando informações de forma eficiente, ele consegue responder perguntas muito mais rápido. Isso é parecido com como alguém pode recordar rapidamente uma receita favorita sem ter que fuçar em um monte de livros de receitas antigos.

Dados de Treinamento: Uma Receita para o Sucesso

Pra deixar o DeepSeek-VL2 afiado, ele precisa de uma porção de dados de treinamento. Assim como um chef precisa de uma variedade de ingredientes pra criar pratos deliciosos, esse modelo exige conjuntos de dados diversos. O processo de treinamento acontece em três etapas:

  1. Etapa de Alinhamento: Nessa fase, o modelo aprende a conectar imagens com palavras. É como ensinar uma criança a dizer "maçã" quando você mostra uma.

  2. Etapa de Pré-treinamento: Aqui, o modelo recebe um treinamento mais avançado com uma mistura de dados de imagem-texto e texto apenas. Isso dá a ele uma educação bem completa em ambas as áreas.

  3. Etapa de Ajuste Fino: Por fim, o modelo aprimora suas habilidades com perguntas e tarefas de qualidade, no mundo real. Imagine um chef treinando suas técnicas antes da grande competição culinária.

Usando uma grande variedade de dados, o DeepSeek-VL2 pode se sair bem em inúmeras tarefas, desde responder perguntas sobre imagens até entender textos em documentos.

Tarefas que o DeepSeek-VL2 pode lidar

O DeepSeek-VL2 consegue responder perguntas sobre fotos, reconhecer textos e até entender gráficos e tabelas complexas. É como ter um amigo que pode te ajudar com dever de casa, analisar uma situação complicada e ainda fornecer um entretenimento leve, tudo ao mesmo tempo. Algumas das tarefas específicas em que ele manda bem incluem:

Respostas a Perguntas Visuais (VQA)

Precisa saber o que tem em uma imagem? É só perguntar pro DeepSeek-VL2! Essa capacidade permite que ele responda perguntas baseadas em conteúdo visual. Por exemplo, se você mostrar uma foto de um gato com um novelo de lã, ele pode responder: "Esse é um gato brincalhão se preparando pra atacar!"

Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)

Erros de digitação? Não com o DeepSeek-VL2 de olho. Com suas habilidades de OCR, ele pode ler e analisar textos de imagens, seja uma nota escrita à mão ou um documento impresso. Então, seja uma lista de compras ou um pergaminho antigo, esse modelo tá preparado.

Entendimento de Documentos e Gráficos

Documentos e gráficos podem ser complicados, mas o DeepSeek-VL2 ajuda a decifrá-los. Ele consegue processar tabelas e figuras, facilitando a compreensão de informações complexas. Pense nele como um assistente esperto que torna relatórios densos em pedaços mais fáceis de digerir.

Anexação Visual

Esse recurso permite que o DeepSeek-VL2 localize objetos específicos dentro das imagens. Se você pedir pra encontrar "a bola vermelha", ele vai saber exatamente onde procurar, tipo um amigo que nunca perde as chaves — sem promessas, claro.

Visão Geral de Performance

O DeepSeek-VL2 não é só sobre recursos chamativos; ele se destaca bastante em comparação com modelos similares. Com opções de diferentes tamanhos, seja você precisando de uma versão leve ou uma que tenha mais potência, o DeepSeek-VL2 tem o que você precisa.

Tamanhos de Variante

O modelo vem em três tamanhos diferentes: Tiny, Small e Standard, com diferentes parâmetros ativados. Isso significa que você pode escolher o que melhor se encaixa nas suas necessidades. Seja você operando algo pequeno ou em busca de algo maior pra lidar com tarefas pesadas, tem um DeepSeek-VL2 pra isso.

Limitações e Espaço para Crescimento

Nenhum modelo é perfeito, e o DeepSeek-VL2 tem suas fraquezas. Por exemplo, ele pode ter dificuldades com imagens borradas ou objetos desconhecidos. É como um chef que é ótimo em fazer massa, mas não tem muita experiência com sushi ainda.

Melhorias Futuras

Estão planejando melhorias pra deixar o DeepSeek-VL2 ainda melhor. Expandir sua janela de contexto pra mais imagens em uma única sessão é uma das ideias. Esse desenvolvimento permitiria interações mais complexas e conversas mais ricas. Por enquanto, você só pode mostrar um número limitado de imagens de uma vez, o que pode parecer um pouco restritivo.

Conclusão

O DeepSeek-VL2 marca um avanço significativo no mundo dos Modelos Visão-Linguagem. Sua capacidade de combinar informações visuais e textuais abre uma gama de possibilidades para aplicações em várias áreas. Seja pra melhorar experiências de usuários ou simplificar tarefas complexas, esse modelo tá pronto pra causar impacto no cenário da IA.

Então, se você tá querendo analisar imagens, reconhecer textos ou até entender documentos complexos, o DeepSeek-VL2 tá aqui pra ajudar. Você pode até achar que vai se divertir mais no caminho, transformando tarefas mundanas em aventuras emocionantes. Afinal, quem não gostaria de um assistente engraçadinho que pode te ajudar a ler a letra miúda e ainda contar uma boa piada ao mesmo tempo?

Fonte original

Título: DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding

Resumo: We present DeepSeek-VL2, an advanced series of large Mixture-of-Experts (MoE) Vision-Language Models that significantly improves upon its predecessor, DeepSeek-VL, through two key major upgrades. For the vision component, we incorporate a dynamic tiling vision encoding strategy designed for processing high-resolution images with different aspect ratios. For the language component, we leverage DeepSeekMoE models with the Multi-head Latent Attention mechanism, which compresses Key-Value cache into latent vectors, to enable efficient inference and high throughput. Trained on an improved vision-language dataset, DeepSeek-VL2 demonstrates superior capabilities across various tasks, including but not limited to visual question answering, optical character recognition, document/table/chart understanding, and visual grounding. Our model series is composed of three variants: DeepSeek-VL2-Tiny, DeepSeek-VL2-Small and DeepSeek-VL2, with 1.0B, 2.8B and 4.5B activated parameters respectively. DeepSeek-VL2 achieves competitive or state-of-the-art performance with similar or fewer activated parameters compared to existing open-source dense and MoE-based models. Codes and pre-trained models are publicly accessible at https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2.

Autores: Zhiyu Wu, Xiaokang Chen, Zizheng Pan, Xingchao Liu, Wen Liu, Damai Dai, Huazuo Gao, Yiyang Ma, Chengyue Wu, Bingxuan Wang, Zhenda Xie, Yu Wu, Kai Hu, Jiawei Wang, Yaofeng Sun, Yukun Li, Yishi Piao, Kang Guan, Aixin Liu, Xin Xie, Yuxiang You, Kai Dong, Xingkai Yu, Haowei Zhang, Liang Zhao, Yisong Wang, Chong Ruan

Última atualização: 2024-12-13 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.10302

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.10302

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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