nízkonákladový a vysoce výkonný open source model deepseek se stal virálním. Na webové stránky deepseek se zaregistrovalo velké množství nových uživatelů, což opakovaně způsobilo jejich pád.
S rychlým rozvojem technologií umělé inteligence mění velké jazykové modely (LLM) všechny aspekty naší práce a života.
V uplynulém období se však setkala i s mnoha obtížemi a výzvami. A v této oblasti vyniká společnost DeepSeek svou inovativní technologií a vynikajícím výkonem.
Hlouběji se seznámíme s nejnovějším modelem umělé inteligence Janus Pro DeepSeek a nejnovějším multimodálním velkým modelem DeepSeek s otevřeným zdrojovým kódem. Seznámíte se s jeho technickými vlastnostmi, historií vývoje a praktickou aplikační hodnotou.
Co je to Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro je multimodální model umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem vydaný týmem DeepSeek, který se používá především k porozumění obrazu a jeho generování.
Základní funkce
- Multimodální porozumění a tvorba: Janus Pro dokáže zpracovávat text i obrázky současně, přičemž rozumí obsahu obrázku a generuje obrázky na základě textového popisu.
- Otevřený zdrojový kód a rozsáhlý model: Je k dispozici ve dvou velikostech parametrů, 1B a 7B, a má otevřený zdrojový kód a je komerčně dostupný.
Vývoj Janus Pro DeepSeek
Založení a vývoj
- červenec 2023: Společnost DeepSeek byla oficiálně založena se sídlem v Chang-čou a zaměřuje se na výzkum a vývoj v oblasti obecné umělé inteligence (AGI).
- 2. listopadu 2023: Vydání prvního velkého modelu DeepSeek Coder s otevřeným zdrojovým kódem, který podporuje generování kódu, ladění a analýzu dat v různých programovacích jazycích.
- 29. listopadu 2023: Je spuštěn DeepSeek LLM, univerzální velký model s měřítkem parametrů 67 miliard, včetně základních verzí a verzí chatu 7B a 67B.
Technické objevy a iterace produktů
- 7. května 2024: Vydán DeepSeek-V2, druhá generace open source hybridního expertního modelu (MoE) s celkem 236 miliardami parametrů a náklady na inferenci snížené na pouhý 1 RMB na milion tokenů.
- 26. prosince 2024: Je vydán DeepSeek-V3 s celkem 671 miliardami parametrů. Využívá inovativní architekturu MoE a trénink smíšené přesnosti FP8 a náklady na trénink činí pouze 5,576 milionu amerických dolarů.
- 20. ledna 2025: Je vydán DeepSeek-R1, nová generace inferenčního modelu, který se výkonem vyrovná oficiální verzi o1 od OpenAI a je otevřený.
Dne 27. ledna Multimodální model janus pro a ihned po vydání byl otevřen, aby se do procesu vývoje velkých modelů umělé inteligence mohlo zapojit více lidí a aby mohli využívat a učit se nejnovější technologie umělé inteligence s omezenými zdroji.
Janus Pro Základní technologie DeepSeek
Oddělení vizuálního kódování
Janus Pro využívá technologii oddělování vizuálního kódování, která rozděluje cestu vizuálního kódování na nezávislé cesty zpracování, které se používají pro multimodální úlohy porozumění a generování. Tato konstrukce účinně řeší problém funkčního konfliktu mezi vizuálním kodérem v úlohách porozumění a generování v tradičních multimodálních modelech a zlepšuje flexibilitu a přizpůsobivost modelu úlohám.
Jednotná architektura transformátoru
Navzdory oddělení cesty vizuálního kódování používá Janus Pro ke zpracování multimodálních úloh stále jedinou architekturu transformátoru. Tato jednotná architektura zjednodušuje návrh modelu a zároveň zlepšuje škálovatelnost modelu a schopnost modelů spolupracovat napříč úlohami.
Optimalizovaná strategie školení
Společnost Janus Pro provedla řadu optimalizací tréninkové strategie, včetně těchto.
- Prodloužení doby trénování datové sady ImageNet za účelem zlepšení schopnosti modelu porozumět obrazu.
- Zaměřením se na trénování dat z textu na obraz se optimalizuje generativní schopnost modelu.
- Úprava podílu trénovacích dat zajišťuje stabilnější a efektivnější výkon modelu v multimodálních úlohách.
Rozšířená tréninková data
Janus Pro využívá rozsáhlá a různorodá tréninková data, včetně multimodálních dat pro porozumění a dat pro vizuální generování. Rozšíření těchto dat nejen zlepšuje schopnost modelu porozumět, ale také zvyšuje jeho generativní kvalitu.
Inovativní vizuální kodér
Pro multimodální úlohy porozumění používá Janus Pro jako vizuální kodér SigLIP-L, který podporuje obrazové vstupy s rozlišením až 384 × 384. Tato podpora vysokého rozlišení umožňuje modelu zachytit více obrazových detailů, čímž se zvyšuje přesnost vizuálního porozumění.
Vysoce výkonný generativní modul
Pro úlohy generování obrázků používá Janus Pro tokenizér LlamaGen s rychlostí převzorkování 16, který generuje detailnější obrázky. Díky této konstrukci jsou generované obrázky realističtější a detailnější.
Inovace infrastruktury
Janus Pro je postaven na modelech DeepSeek-LLM-1.5b a DeepSeek-LLM-7b, které modelu poskytují výkonné schopnosti multimodálního zpracování, díky čemuž vyniká v úlohách multimodálního porozumění a generování.
Schopnosti multimodálního porozumění a generování
Janus Pro je schopen zvládnout nejen multimodální úlohy porozumění (například vizuální odpovědi na otázky a popisky obrázků), ale také generovat vysoce kvalitní obrázky z textových popisů. Díky této schopnosti vyniká v multimodálních scénářích.
Výkonnost Janus Pro DeepSeek
Model Janus-Pro systému DeepSeek vyniká v multimodálních úlohách porozumění a generování. Následuje podrobná analýza jeho výkonu:
Výkon multimodálního porozumění
- Benchmark MMBench: Janus-Pro-7B dosáhl v benchmarku MMBench pro multimodální porozumění skóre 79,2, čímž překonal stávající nejmodernější unifikované multimodální modely včetně Janus (69,4), TokenFlow (68,9) a MetaMorph (75,2).
- Vizuální zodpovídání otázek: Přesnost odpovědí na vizuální otázky Janus-Pro překonává GPT-4V, přesně identifikuje detaily na obrázcích a odpovídá na související otázky.
Sledování příkazů pro převod textu na obraz
- Srovnávací test GenEval: Janus-Pro-7B dosáhl v testu GenEval celkové přesnosti 80%, čímž výrazně překonal ostatní modely, jako je DALL-E 3 (67%) a Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Komplexní porozumění příkazům: V testu DPG-Bench dosáhl Janus-Pro-7B vynikajícího skóre 84,19 bodů a dokázal přesně vygenerovat složité scény, jako například "zasněžená hora s modrým jezerem na vrcholu".
Výkonnost generování textu na obrázek
- Kvalita a stabilita obrazu: Přes výstupní rozlišení 384 × 384 vykazuje obraz generovaný zařízením Janus-Pro-7B vysokou míru realističnosti a bohaté detaily, zejména při zpracování nápaditých a kreativních scén. Dokáže přesně porozumět sémantickým informacím obsaženým ve slovech výzvy a generovat logicky odůvodněné a koherentní obrazy.
- Rychlost generování: Janus-Pro podporuje generování obrazu 4K na jediné kartě, což je 2krát rychleji než Stable Diffusion 3.
Architektura modelu a školení
- Oddělení vizuálního kódování: Janus-Pro používá nezávislou metodu kódování k převodu původního vstupu na rysy, které jsou poté zpracovány jednotným autoregresním transformátorem, aby se dosáhlo oddělení vizuálního kódování v multimodálních úlohách porozumění a generování.
- Tréninková data: Janus-Pro zahrnuje 72 milionů vysoce kvalitních syntetických snímků, aby byl zajištěn poměr reálných a syntetických dat 1:1. Přidává také přibližně 90 milionů vzorků multimodálních tréninkových dat pro porozumění, což výrazně zlepšuje výkonnost modelu.
Škálovatelnost a nasazení
Velikost modelu: Řada Janus-Pro nabízí modely s velikostí parametrů 1B a 7B, které zohledňují výkon i výpočetní náklady a jsou vhodné pro více případů použití.
Minimální nasazení: Janus-Pro je uvolněn pod licencí MIT, podporuje komerční použití a poskytuje dvě verze: 1.5B (vyžaduje 16 GB VRAM) a 7B (vyžaduje 24 GB VRAM), které lze spustit na standardních grafických procesorech.
Praktické scénáře použití Janus Pro DeepSeek
Multimodální modely umělé inteligence, zejména modely převodu textu na obraz, mají velký potenciál pro rozvoj v komerčním sektoru. Po dlouhém období vývoje již modely AI pro převod textu na obraz dosáhly velkého pokroku.
V nejběžnějším scénáři tvorby reklamy nebo plakátů mohou návrháři nebo uživatelé použít aplikaci Janus pro k zadání textového popisu a rychle vygenerovat vysoce kvalitní plakáty. Iterací prototypů plakátů mohou ušetřit čas při navrhování a zvýšit efektivitu tvorby. To může výrazně zvýšit efektivitu designérů, kteří mohou věnovat čas smysluplnějším věcem
Kromě tradičního designu plakátů nebo reklamy může v dnešní době populárnější herní prostředí ai large model také pomoci designérům generovat herní scény, postavy a předměty v reálném čase, což snižuje náklady a náročnost vývoje a zároveň zlepšuje vizuální efekty hry. Věříme, že ai large model může i nadále uvolňovat potenciál a představivost tvůrců a realizovat zajímavější produkty.
Kromě oblasti designu bude mít multimodální model velký rozvoj i v dalších oblastech učení, vzdělávání a v odborné vertikální oblasti medicíny.
V budoucnu se možná objeví další velmi zajímavé aplikace, které mohou výrazně zlepšit efektivitu a kvalitu našeho života.
Otevřený zdrojový kód (licence MIT) a minimální způsoby nasazení (podporuje běh na standardních GPU) dále snižují vstupní bariéru, takže je Janus-Pro široce použitelný ve výše uvedených oblastech.
Díky tomu se na vývoji může podílet více uživatelů, takže tyto funkce může vylepšovat více lidí a zlepšovat možnosti celé komunity.
Jak si mohu vybrat správnou verzi Janus Pro DeepSeek?
Janus-Pro je otevřený ve dvou verzích: Janus-Pro-1B a Janus-Pro-7B. Kterou verzi si vyberete, závisí na vašich konkrétních potřebách, výpočetních zdrojích a scénářích aplikací. Následuje podrobné srovnání a doporučení:
Použitelné scénáře
Janus-Pro-1B:
- Lehké aplikace: vhodné pro použití na mobilních zařízeních, v prohlížečích nebo v prostředích s omezenými zdroji. Díky tomu může nejnovější aplikace Janus pro využívat více uživatelů.
- Rychlé prototypování: vhodné pro rychlý vývoj a testování multimodálních funkcí bez potřeby velkých výpočetních prostředků. To je velmi důležité pro nadšence do umělé inteligence, kteří mohou rychle iterovat a objevovat problémy, na které narazí při výzkumu, aniž by potřebovali mnoho výpočetních zdrojů.
Janus-Pro-7B:
- Generování vysoce kvalitních snímků: vhodné pro aplikace, které vyžadují generování vysoce kvalitních snímků složitých scén, jako je reklamní design, vývoj her a umělecká tvorba. Tento model je vhodnější pro profesionálnější scénáře návrhu, které vyžadují výkonnější hardwarové možnosti a výkonnější výpočetní kapacitu
- Porozumění komplexním instrukcím: vhodné pro scénáře, které vyžadují zpracování komplexních textových instrukcí a generování přesných obrazů, jako je virtuální realita (VR) a rozšířená realita (AR).
Požadavky na nasazení
Janus-Pro-1B:
- Hardwarové požadavky: vhodné pro provoz na zařízeních s omezenými prostředky, jako jsou grafické procesory, které vyžadují 16 GB VRAM. Pokud máte pouze starší grafickou kartu, může pro vás být vhodnější.
- Scénář aplikace: vhodný pro spuštění v prohlížeči nebo nasazení na lehkých zařízeních.
Janus-Pro-7B:
- Hardwarové požadavky: vyžaduje vyšší výpočetní prostředky, například GPU s 24 GB VRAM. To bude vhodnější pro uživatele s novějšími grafickými kartami.
- Scénář aplikace: vhodný pro běh na standardních GPU a pro scénáře vyžadující vysoký výkon.
Souhrn
Pokud scénář vaší aplikace vyžaduje vysokou kvalitu obrazu a komplexní porozumění instrukcím a máte dostatek výpočetních prostředků, doporučujeme Janus-Pro-7B.
Pokud potřebujete nenáročné nasazení nebo máte omezené výpočetní zdroje, doporučujeme Janus-Pro-1B.
Podpora a zdroje Společenství
DeepSeek poskytuje vývojářům bohaté zdroje a podporu:
- Oficiální dokumentace obsahuje podrobné popisy rozhraní API a technické průvodce, včetně návodů pro vyladění modelu, nasazení a dalšího obsahu.
- Komunita vývojářů poskytuje fóra a diskusní skupiny, které usnadňují výměnu zkušeností mezi vývojáři. Pravidelně se konají zasedání pro sdílení technických znalostí a hackathony.
- Technická podpora poskytuje profesionální služby technické podpory pro řešení problémů, se kterými se uživatelé setkávají během používání.
