Το μοντέλο ανοικτού κώδικα χαμηλού κόστους και υψηλής απόδοσης της deepseek έχει γίνει viral. Μεγάλος αριθμός νέων χρηστών έχει εγγραφεί στον ιστότοπο deepseek, γεγονός που έχει προκαλέσει επανειλημμένα τη συντριβή του ιστότοπου.
Με τη ραγδαία ανάπτυξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) αλλάζουν κάθε πτυχή της εργασίας και της ζωής μας.
Αλλά έχει επίσης αντιμετωπίσει πολλές δυσκολίες και προκλήσεις κατά το τελευταίο χρονικό διάστημα. Και σε αυτόν τον τομέα, η DeepSeek ξεχωρίζει με την καινοτόμο τεχνολογία και τις εξαιρετικές επιδόσεις της.
Θα κάνουμε μια βαθιά κατάδυση στο Janus Pro DeepSeek, το τελευταίο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης και το τελευταίο πολυτροπικό μεγάλο μοντέλο ανοικτού κώδικα του DeepSeek. Μάθετε για τα τεχνικά χαρακτηριστικά του, το ιστορικό ανάπτυξης και την αξία της πρακτικής εφαρμογής του.
Τι είναι Janus Pro DeepSeek?
Το Janus Pro είναι ένα πολυτροπικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης ανοικτού κώδικα που κυκλοφόρησε από την ομάδα DeepSeek και χρησιμοποιείται κυρίως για την κατανόηση εικόνων και τη δημιουργία εικόνων.
Βασικές λειτουργίες
- Πολυτροπική κατανόηση και παραγωγή: Το Janus Pro μπορεί να επεξεργάζεται ταυτόχρονα κείμενο και εικόνες, κατανοώντας το περιεχόμενο της εικόνας και δημιουργώντας εικόνες με βάση την περιγραφή του κειμένου.
- Μοντέλο ανοικτού κώδικα και μεγάλης κλίμακας: Διατίθεται σε δύο μεγέθη παραμέτρων, 1B και 7B, και είναι ανοικτού κώδικα και εμπορικά διαθέσιμο.
Ανάπτυξη της Janus Pro DeepSeek
Ίδρυση και ανάπτυξη
- Ιούλιος 2023: Η DeepSeek ιδρύθηκε επίσημα, με έδρα την Hangzhou, εστιάζοντας στην έρευνα και την ανάπτυξη στον τομέα της γενικής τεχνητής νοημοσύνης (AGI).
- 2 Νοεμβρίου 2023: Δημοσίευση του πρώτου μεγάλου μοντέλου κώδικα ανοιχτού κώδικα DeepSeek Coder, το οποίο υποστηρίζει εργασίες δημιουργίας κώδικα, αποσφαλμάτωσης και ανάλυσης δεδομένων σε πολλές γλώσσες προγραμματισμού.
- 29 Νοεμβρίου 2023: Το DeepSeek LLM, ένα μεγάλο μοντέλο γενικής χρήσης με κλίμακα παραμέτρων 67 δισεκατομμυρίων, ξεκινά, συμπεριλαμβανομένων των εκδόσεων βάσης και συνομιλίας 7B και 67B.
Τεχνικές ανακαλύψεις και επαναλήψεις προϊόντων
- 7 Μαΐου 2024: Κυκλοφορεί το DeepSeek-V2, το υβριδικό μοντέλο εμπειρογνωμόνων (MoE) ανοικτού κώδικα δεύτερης γενιάς, με συνολικά 236 δισεκατομμύρια παραμέτρους και κόστος εξαγωγής συμπερασμάτων μειωμένο σε μόλις 1 RMB ανά εκατομμύριο μάρκες.
- 26 Δεκεμβρίου 2024: Κυκλοφορεί το DeepSeek-V3, με συνολικά 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Υιοθετεί μια καινοτόμο αρχιτεκτονική MoE και εκπαίδευση μικτής ακρίβειας FP8 και το κόστος εκπαίδευσης είναι μόνο 5,576 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ.
- 20 Ιανουαρίου 2025: Το DeepSeek-R1, μια νέα γενιά μοντέλου εξαγωγής συμπερασμάτων, κυκλοφορεί, με επιδόσεις εφάμιλλες της επίσημης έκδοσης o1 του OpenAI, και με ανοιχτό κώδικα.
Στις 27 Ιανουαρίου, το Πολυτροπικό μοντέλο janus pro κυκλοφόρησε, και αμέσως μετά την κυκλοφορία του έγινε open-sourced, έτσι ώστε περισσότεροι άνθρωποι να μπορούν να συμμετέχουν στη διαδικασία ανάπτυξης μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και να χρησιμοποιούν και να μαθαίνουν την πιο πρόσφατη τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης με περιορισμένους πόρους.
Janus Pro Βασική τεχνολογία του DeepSeek
Αποσύνδεση οπτικής κωδικοποίησης
Το Janus Pro χρησιμοποιεί τεχνολογία αποσύνδεσης οπτικής κωδικοποίησης για να χωρίσει την οπτική πορεία κωδικοποίησης σε ανεξάρτητες διαδρομές επεξεργασίας, οι οποίες χρησιμοποιούνται για εργασίες πολυτροπικής κατανόησης και παραγωγής αντίστοιχα. Αυτός ο σχεδιασμός επιλύει αποτελεσματικά το πρόβλημα της λειτουργικής σύγκρουσης μεταξύ του οπτικού κωδικοποιητή στις εργασίες κατανόησης και παραγωγής στα παραδοσιακά πολυτροπικά μοντέλα και βελτιώνει την ευελιξία και την προσαρμοστικότητα του μοντέλου στις εργασίες.
Ενοποιημένη αρχιτεκτονική μετασχηματιστή
Παρά την αποσύνδεση του μονοπατιού οπτικής κωδικοποίησης, το Janus Pro εξακολουθεί να χρησιμοποιεί μια ενιαία αρχιτεκτονική μετασχηματιστή για τη διαχείριση πολυτροπικών εργασιών. Αυτή η ενιαία αρχιτεκτονική απλοποιεί το σχεδιασμό μοντέλων, ενώ παράλληλα βελτιώνει την επεκτασιμότητα των μοντέλων και την ικανότητα των μοντέλων να συνεργάζονται μεταξύ τους σε διάφορες εργασίες.
Βελτιστοποιημένη στρατηγική κατάρτισης
Το Janus Pro έχει κάνει μια σειρά από βελτιστοποιήσεις στη στρατηγική εκπαίδευσης, όπως
- Επέκταση του χρόνου εκπαίδευσης του συνόλου δεδομένων ImageNet για τη βελτίωση των δυνατοτήτων κατανόησης εικόνων του μοντέλου.
- Εστιάζοντας στην εκπαίδευση δεδομένων από κείμενο σε εικόνα, βελτιστοποιείται η παραγωγική ικανότητα του μοντέλου.
- Η προσαρμογή της αναλογίας των δεδομένων εκπαίδευσης εξασφαλίζει ότι το μοντέλο αποδίδει πιο σταθερά και αποτελεσματικά σε πολυτροπικές εργασίες.
Διευρυμένα δεδομένα εκπαίδευσης
Το Janus Pro χρησιμοποιεί μεγάλης κλίμακας και ποικίλα δεδομένα εκπαίδευσης, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων πολυτροπικής κατανόησης και δεδομένων οπτικής παραγωγής. Η επέκταση αυτών των δεδομένων όχι μόνο βελτιώνει την ικανότητα κατανόησης του μοντέλου, αλλά και την παραγωγική του ποιότητα.
Καινοτόμος οπτικός κωδικοποιητής
Για εργασίες πολυτροπικής κατανόησης, το Janus Pro χρησιμοποιεί το SigLIP-L ως οπτικό κωδικοποιητή, ο οποίος υποστηρίζει εισόδους εικόνας ανάλυσης έως και 384×384. Αυτή η υποστήριξη υψηλής ανάλυσης επιτρέπει στο μοντέλο να συλλαμβάνει περισσότερες λεπτομέρειες της εικόνας, βελτιώνοντας έτσι την ακρίβεια της οπτικής κατανόησης.
Γενετική μονάδα υψηλής απόδοσης
Για τις εργασίες δημιουργίας εικόνων, το Janus Pro χρησιμοποιεί το LlamaGen Tokenizer με ρυθμό υποδειγματοληψίας 16 για τη δημιουργία πιο λεπτομερών εικόνων. Αυτός ο σχεδιασμός καθιστά τις παραγόμενες εικόνες πιο ρεαλιστικές και λεπτομερείς.
Καινοτομίες στις υποδομές
Το Janus Pro βασίζεται στα μοντέλα DeepSeek-LLM-1.5b και DeepSeek-LLM-7b, τα οποία παρέχουν στο μοντέλο ισχυρές δυνατότητες πολυτροπικής επεξεργασίας, καθιστώντας το εξαιρετικό σε εργασίες πολυτροπικής κατανόησης και παραγωγής.
Δυνατότητες πολυτροπικής κατανόησης και παραγωγής
Το Janus Pro είναι ικανό όχι μόνο να χειρίζεται εργασίες πολυτροπικής κατανόησης (όπως η οπτική απάντηση ερωτήσεων και η απόδοση λεζάντας σε εικόνες), αλλά και να παράγει εικόνες υψηλής ποιότητας από περιγραφές κειμένου. Αυτή η ικανότητα το καθιστά εξαιρετικό σε πολυτροπικά σενάρια.
Επιδόσεις Janus Pro DeepSeek
Το μοντέλο Janus-Pro του DeepSeek υπερέχει σε εργασίες πολυτροπικής κατανόησης και παραγωγής. Ακολουθεί λεπτομερής ανάλυση των επιδόσεών του:
Επίδοση πολυτροπικής κατανόησης
- Σύγκριση MMBench: Το Janus-Pro-7B πέτυχε βαθμολογία 79,2 στο σημείο αναφοράς MMBench για την πολυτροπική κατανόηση, ξεπερνώντας τα υπάρχοντα ενοποιημένα πολυτροπικά μοντέλα αιχμής, συμπεριλαμβανομένων των Janus (69,4), TokenFlow (68,9) και MetaMorph (75,2).
- Οπτική απάντηση ερωτήσεων: Η ακρίβεια της οπτικής απάντησης ερωτήσεων του Janus-Pro ξεπερνά την GPT-4V, αναγνωρίζοντας με ακρίβεια λεπτομέρειες σε εικόνες και απαντώντας σε σχετικές ερωτήσεις.
Παρακολούθηση εντολών μετατροπής κειμένου σε εικόνα
- Δοκιμή αναφοράς GenEval: Το Janus-Pro-7B πέτυχε συνολική ακρίβεια 80% στη δοκιμή GenEval, ξεπερνώντας σημαντικά άλλα μοντέλα όπως το DALL-E 3 (67%) και το Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Κατανόηση σύνθετων εντολών: Στη δοκιμή DPG-Bench, το Janus-Pro-7B σημείωσε εξαιρετικούς 84,19 πόντους και ήταν σε θέση να δημιουργήσει με ακρίβεια σύνθετες σκηνές όπως "ένα χιονισμένο βουνό με μια μπλε λίμνη στην κορυφή".
Απόδοση παραγωγής κειμένου σε εικόνα
- Ποιότητα εικόνας και σταθερότητα: Παρά την ανάλυση εξόδου 384×384, οι εικόνες που παράγονται από το Janus-Pro-7B παρουσιάζουν υψηλό βαθμό ρεαλισμού και πλούσια λεπτομέρεια, ειδικά κατά την επεξεργασία ευφάνταστων και δημιουργικών σκηνών. Μπορεί να κατανοήσει με ακρίβεια τις σημασιολογικές πληροφορίες στις λέξεις προτροπής και να παράγει λογικά λογικές και συνεκτικές εικόνες.
- Ταχύτητα δημιουργίας: Το Janus-Pro υποστηρίζει τη δημιουργία εικόνας 4K σε μία μόνο κάρτα, η οποία είναι 2 φορές ταχύτερη από την Stable Diffusion 3.
Αρχιτεκτονική μοντέλου και εκπαίδευση
- Αποσύνδεση της οπτικής κωδικοποίησης: Οι Janus-Pro χρησιμοποιούν μια ανεξάρτητη μέθοδο κωδικοποίησης για τη μετατροπή της αρχικής εισόδου σε χαρακτηριστικά, τα οποία στη συνέχεια επεξεργάζονται από έναν ενοποιημένο αυτοπαλίνδρομο μετασχηματιστή για να επιτευχθεί η αποσύνδεση της οπτικής κωδικοποίησης σε εργασίες πολυτροπικής κατανόησης και παραγωγής.
- Δεδομένα εκπαίδευσης: Το Janus-Pro ενσωματώνει 72 εκατομμύρια συνθετικές εικόνες υψηλής ποιότητας στην εκπαίδευση, ώστε να διασφαλίζεται αναλογία 1:1 μεταξύ πραγματικών και συνθετικών δεδομένων. Προσθέτει επίσης περίπου 90 εκατομμύρια δείγματα δεδομένων εκπαίδευσης πολυτροπικής κατανόησης, βελτιώνοντας σημαντικά την απόδοση του μοντέλου.
Επεκτασιμότητα και ανάπτυξη
Μέγεθος μοντέλου: Τα μοντέλα της σειράς Janus-Pro διαθέτουν μεγέθη παραμέτρων 1B και 7B, τα οποία λαμβάνουν υπόψη τόσο τις επιδόσεις όσο και το υπολογιστικό κόστος και είναι κατάλληλα για περισσότερες περιπτώσεις χρήσης.
Ελάχιστη ανάπτυξη: υποστηρίζει εμπορική χρήση και παρέχει δύο εκδόσεις: 1.5B (απαιτεί 16GB VRAM) και 7B (απαιτεί 24GB VRAM), οι οποίες μπορούν να τρέξουν σε τυπικές GPU.
Πρακτικά σενάρια εφαρμογής του Janus Pro DeepSeek
Τα πολυτροπικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, ιδίως τα μοντέλα μετατροπής κειμένου σε εικόνα, έχουν μεγάλες δυνατότητες ανάπτυξης στον εμπορικό τομέα. Μετά από μια μακρά περίοδο ανάπτυξης, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης από κείμενο σε εικόνα έχουν ήδη σημειώσει μεγάλη πρόοδο
Στο πιο συνηθισμένο σενάριο του σχεδιασμού διαφημίσεων ή αφισών, οι σχεδιαστές ή οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το Janus pro για να εισάγουν μια περιγραφή κειμένου για να δημιουργήσουν γρήγορα αφίσες υψηλής ποιότητας. Με την επανάληψη μέσω πρωτοτύπων αφισών, μπορούν να εξοικονομήσουν χρόνο σχεδιασμού και να βελτιώσουν τη δημιουργική αποδοτικότητα. Αυτό μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την αποδοτικότητα των σχεδιαστών, οι οποίοι μπορούν να αφιερώσουν χρόνο σε πιο ουσιαστικά πράγματα
Εκτός από τον παραδοσιακό σχεδιασμό αφισών ή διαφημίσεων, στις πιο δημοφιλείς ρυθμίσεις παιχνιδιών στις μέρες μας, το μεγάλο μοντέλο ai μπορεί επίσης να βοηθήσει τους σχεδιαστές να δημιουργήσουν σκηνές, χαρακτήρες και αντικείμενα παιχνιδιών σε πραγματικό χρόνο, μειώνοντας το κόστος και τη δυσκολία της ανάπτυξης και βελτιώνοντας παράλληλα τα οπτικά αποτελέσματα του παιχνιδιού. Πιστεύουμε ότι το μεγάλο μοντέλο ai μπορεί να συνεχίσει να ξεκλειδώνει τις δυνατότητες και τη φαντασία των δημιουργών και να υλοποιεί πιο ενδιαφέροντα προϊόντα.
Εκτός από τον τομέα του σχεδιασμού, σε άλλους τομείς της μάθησης, της εκπαίδευσης και του επαγγελματικού κάθετου τομέα της ιατρικής, το πολυτροπικό μοντέλο θα έχει επίσης μεγάλη ανάπτυξη.
Στο μέλλον, ίσως δούμε την εμφάνιση περισσότερων πολύ ενδιαφέρουσων εφαρμογών που μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την αποτελεσματικότητα και την ποιότητα της ζωής μας.
Εν τω μεταξύ, τα χαρακτηριστικά ανοικτού κώδικα του Janus-Pro (άδεια MIT) και οι ελάχιστες μέθοδοι ανάπτυξης (υποστηρίζει την εκτέλεση σε τυπικές GPU) μειώνουν περαιτέρω το εμπόδιο εισόδου, καθιστώντας το ευρέως εφαρμόσιμο στους παραπάνω τομείς.
Αυτό επιτρέπει σε περισσότερους χρήστες να συμμετέχουν στην ανάπτυξη, ώστε περισσότεροι άνθρωποι να μπορούν να βελτιώσουν αυτές τις λειτουργίες και να ενισχύσουν τις δυνατότητες ολόκληρης της κοινότητας.
Πώς μπορώ να επιλέξω τη σωστή έκδοση του Janus Pro DeepSeek για μένα;
Το Janus-Pro είναι ανοιχτό σε δύο εκδόσεις: Janus-Pro-1B και Janus-Pro-7B. Το ποια έκδοση θα επιλέξετε εξαρτάται από τις συγκεκριμένες ανάγκες σας, τους υπολογιστικούς πόρους και τα σενάρια εφαρμογών. Ακολουθεί λεπτομερής σύγκριση και συστάσεις:
Εφαρμοστέα σενάρια
Janus-Pro-1B:
- Ελαφριές εφαρμογές: κατάλληλες για χρήση σε κινητές συσκευές, σε προγράμματα περιήγησης ή σε περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους. Αυτό επιτρέπει σε περισσότερους χρήστες να βιώσουν την εμπειρία του τελευταίου Janus pro.
- Ταχεία πρωτοτυποποίηση: κατάλληλο για ταχεία ανάπτυξη και δοκιμή πολυτροπικών λειτουργιών χωρίς να απαιτούνται πολλοί υπολογιστικοί πόροι. Αυτό είναι πολύ σημαντικό για τους λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίοι μπορούν να επαναλαμβάνουν γρήγορα και να ανακαλύπτουν προβλήματα που αντιμετωπίζουν στην έρευνα χωρίς να απαιτούν πολλούς υπολογιστικούς πόρους.
Janus-Pro-7B:
- Δημιουργία εικόνων υψηλής ποιότητας: κατάλληλο για εφαρμογές που απαιτούν τη δημιουργία εικόνων υψηλής ποιότητας από σύνθετες σκηνές, όπως ο σχεδιασμός διαφημίσεων, η ανάπτυξη παιχνιδιών και η καλλιτεχνική δημιουργία. Αυτό το μοντέλο είναι πιο κατάλληλο για πιο επαγγελματικά σενάρια σχεδιασμού, τα οποία απαιτούν ισχυρότερες δυνατότητες υλικού και ισχυρότερες υπολογιστικές δυνατότητες
- Κατανόηση σύνθετων οδηγιών: κατάλληλο για σενάρια που πρέπει να επεξεργαστούν σύνθετες οδηγίες κειμένου και να δημιουργήσουν ακριβείς εικόνες, όπως η εικονική πραγματικότητα (VR) και η επαυξημένη πραγματικότητα (AR).
Απαιτήσεις ανάπτυξης
Janus-Pro-1B:
- Απαιτήσεις υλικού: κατάλληλο για εκτέλεση σε συσκευές με περιορισμένους πόρους, όπως GPU που απαιτούν 16GB VRAM. Αν έχετε μόνο μια παλαιότερη κάρτα γραφικών, τότε αυτό μπορεί να είναι πιο κατάλληλο για εσάς
- Σενάριο εφαρμογής: κατάλληλο για εκτέλεση στο πρόγραμμα περιήγησης ή ανάπτυξη σε ελαφρές συσκευές.
Janus-Pro-7B:
- Απαιτήσεις υλικού: απαιτεί υψηλότερους υπολογιστικούς πόρους, όπως GPU με 24 GB VRAM. Αυτό θα είναι πιο κατάλληλο για χρήστες με νεότερες κάρτες γραφικών.
- Σενάριο εφαρμογής: κατάλληλο για εκτέλεση σε τυπικές GPU και για σενάρια που απαιτούν υψηλές επιδόσεις.
Περίληψη
Εάν το σενάριο της εφαρμογής σας απαιτεί υψηλή ποιότητα εικόνας και κατανόηση πολύπλοκων εντολών και διαθέτετε επαρκείς υπολογιστικούς πόρους, συνιστούμε το Janus-Pro-7B.
Εάν χρειάζεστε ελαφριά ανάπτυξη ή έχετε περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους, σας προτείνουμε το Janus-Pro-1B.
Κοινοτική υποστήριξη και πόροι
Το DeepSeek παρέχει στους προγραμματιστές πληθώρα πόρων και υποστήριξης:
- Η επίσημη τεκμηρίωση παρέχει λεπτομερείς περιγραφές της διεπαφής API και τεχνικούς οδηγούς, συμπεριλαμβανομένων λεπτομερών ρυθμίσεων μοντέλων, σεμιναρίων ανάπτυξης και άλλου περιεχομένου.
- Η κοινότητα προγραμματιστών παρέχει φόρουμ και ομάδες συζητήσεων για τη διευκόλυνση της ανταλλαγής εμπειριών μεταξύ των προγραμματιστών. Πραγματοποιούνται τακτικές συνεδρίες ανταλλαγής τεχνικών γνώσεων και hackathons.
- Η τεχνική υποστήριξη παρέχει επαγγελματικές υπηρεσίες τεχνικής υποστήριξης για την επίλυση προβλημάτων που αντιμετωπίζουν οι χρήστες κατά τη χρήση.
