El modelo de código abierto de bajo coste y alto rendimiento de deepseek se ha vuelto viral. Un gran número de nuevos usuarios se han registrado en el sitio web de deepseek, lo que ha provocado repetidas caídas del mismo.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los grandes modelos lingüísticos (LLM) están cambiando todos los aspectos de nuestro trabajo y nuestras vidas.
Pero también ha conocido muchas dificultades y retos en el último tiempo. Y en este campo, DeepSeek destaca por su tecnología innovadora y su extraordinario rendimiento.
Nos sumergiremos en Janus Pro DeepSeek, el último modelo de IA y el último modelo multimodal de código abierto de DeepSeek. Conozca sus características técnicas, su historia de desarrollo y su valor de aplicación práctica.
¿Qué es la Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro es un modelo de IA multimodal de código abierto publicado por el equipo DeepSeek, utilizado principalmente para la comprensión y generación de imágenes.
Funciones principales
- Comprensión y generación multimodal: Janus Pro puede procesar texto e imágenes al mismo tiempo, tanto entendiendo el contenido de la imagen como generando imágenes basadas en la descripción del texto.
- Código abierto y modelo a gran escala: Está disponible en dos tamaños de parámetro, 1B y 7B, y es de código abierto y está disponible comercialmente
Desarrollo de Janus Pro DeepSeek
Creación y desarrollo
- Julio de 2023: Se crea oficialmente DeepSeek, con sede en Hangzhou, centrada en la investigación y el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial general (AGI).
- 2 de noviembre de 2023: Lanzamiento del primer modelo de código abierto de gran tamaño DeepSeek Coder, que admite tareas de generación de código, depuración y análisis de datos en múltiples lenguajes de programación.
- 29 de noviembre de 2023: Se lanza DeepSeek LLM, un gran modelo de propósito general con una escala de parámetros de 67.000 millones, que incluye versiones base y de chat de 7B y 67B.
Avances técnicos e iteraciones de productos
- 7 de mayo de 2024: Se lanza DeepSeek-V2, el modelo experto híbrido (MoE) de código abierto de segunda generación, con un total de 236.000 millones de parámetros y un coste de inferencia reducido a solo 1 RMB por millón de tokens.
- 26 de diciembre de 2024: Lanzamiento de DeepSeek-V3, con un total de 671.000 millones de parámetros. Adopta una arquitectura MoE innovadora y una formación de precisión mixta FP8, y el coste de formación es de solo 5,576 millones de dólares estadounidenses.
- 20 de enero de 2025: DeepSeek-R1, una nueva generación de modelo de inferencia, se libera, con un rendimiento a la par con la versión oficial o1 de OpenAI, y de código abierto.
El 27 de enero, el Modelo multimodal janus pro y se puso en código abierto inmediatamente después de su lanzamiento, para que más gente pueda participar en el proceso de desarrollo de grandes modelos de IA y utilizar y aprender la última tecnología de IA con recursos limitados.
Janus Pro Tecnología central de DeepSeek
Desacoplamiento de la codificación visual
Janus Pro utiliza la tecnología de desacoplamiento de la codificación visual para dividir la ruta de codificación visual en rutas de procesamiento independientes, que se utilizan para las tareas multimodales de comprensión y generación respectivamente. Este diseño resuelve eficazmente el problema del conflicto funcional entre el codificador visual en las tareas de comprensión y generación en los modelos multimodales tradicionales, y mejora la flexibilidad y la adaptabilidad a las tareas del modelo.
Arquitectura de transformadores unificada
A pesar de la disociación de la ruta de codificación visual, Janus Pro sigue utilizando una única arquitectura Transformer para gestionar las tareas multimodales. Esta arquitectura unificada simplifica el diseño de modelos al tiempo que mejora su escalabilidad y la capacidad de los modelos para trabajar juntos en distintas tareas.
Estrategia de formación optimizada
Janus Pro ha realizado una serie de optimizaciones en la estrategia de formación, entre ellas
- Ampliación del tiempo de entrenamiento del conjunto de datos ImageNet para mejorar la capacidad de comprensión de imágenes del modelo.
- Centrándose en el entrenamiento de datos de texto a imagen, se optimiza la capacidad generativa del modelo.
- Ajustar la proporción de datos de entrenamiento garantiza un rendimiento más estable y eficaz del modelo en tareas multimodales.
Datos de formación ampliados
Janus Pro utiliza datos de entrenamiento diversos y a gran escala, incluidos datos de comprensión multimodal y datos de generación visual. La ampliación de estos datos no solo mejora la capacidad de comprensión del modelo, sino también su calidad generativa.
Innovador codificador visual
Para tareas de comprensión multimodal, Janus Pro utiliza SigLIP-L como codificador visual, que admite entradas de imagen de hasta 384×384 de resolución. Este soporte de alta resolución permite al modelo captar más detalles de la imagen, mejorando así la precisión de la comprensión visual.
Módulo generativo de alto rendimiento
Para las tareas de generación de imágenes, Janus Pro utiliza LlamaGen Tokenizer con una tasa de downsampling de 16 para generar imágenes más detalladas. Este diseño hace que las imágenes generadas sean más realistas y detalladas.
Innovaciones en infraestructuras
Janus Pro se basa en los modelos DeepSeek-LLM-1.5b y DeepSeek-LLM-7b, que dotan al modelo de potentes capacidades de procesamiento multimodal, lo que le permite destacar en tareas de comprensión y generación multimodal.
Capacidad de comprensión y generación multimodal
Janus Pro no sólo es capaz de realizar tareas de comprensión multimodal (como la respuesta a preguntas visuales y el subtitulado de imágenes), sino también de generar imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto. Esta capacidad hace que destaque en escenarios multimodales.
Janus Pro Rendimiento de DeepSeek
El modelo Janus-Pro de DeepSeek destaca en tareas de comprensión y generación multimodal. A continuación se presenta un análisis detallado de su rendimiento:
Rendimiento de la comprensión multimodal
- Prueba MMBench: Janus-Pro-7B obtuvo una puntuación de 79,2 en la prueba MMBench de comprensión multimodal, superando a los modelos multimodales unificados más avanzados, como Janus (69,4), TokenFlow (68,9) y MetaMorph (75,2).
- Respuesta a preguntas visuales: La precisión de respuesta a preguntas visuales de Janus-Pro supera a la de GPT-4V, identificando con precisión detalles en imágenes y respondiendo a preguntas relacionadas.
Seguimiento de comandos de texto a imagen
- Prueba comparativa GenEval: Janus-Pro-7B alcanzó una precisión global de 80% en la prueba GenEval, superando significativamente a otros modelos como DALL-E 3 (67%) y Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Comprensión de comandos complejos: En la prueba DPG-Bench, Janus-Pro-7B obtuvo una excelente puntuación de 84,19 puntos y fue capaz de generar con precisión escenas complejas como "una montaña nevada con un lago azul en la cima".
Rendimiento de la generación de texto a imagen
- Calidad de imagen y estabilidad: A pesar de una resolución de salida de 384×384, las imágenes generadas por Janus-Pro-7B muestran un alto grado de realismo y riqueza de detalles, especialmente al procesar escenas imaginativas y creativas. Es capaz de comprender con precisión la información semántica de las palabras clave y generar imágenes lógicamente razonables y coherentes.
- Velocidad de generación: Janus-Pro admite la generación de imágenes 4K en una sola tarjeta, lo que es 2 veces más rápido que Stable Diffusion 3.
Arquitectura del modelo y formación
- Desacoplamiento de la codificación visual: Janus-Pro utiliza un método de codificación independiente para convertir la entrada original en características, que luego son procesadas por un transformador autorregresivo unificado para lograr el desacoplamiento de la codificación visual en tareas de comprensión y generación multimodal.
- Datos de entrenamiento: Janus-Pro incorpora 72 millones de imágenes sintéticas de alta calidad al entrenamiento para garantizar una proporción 1:1 entre datos reales y sintéticos. También añade unos 90 millones de muestras de datos de entrenamiento de comprensión multimodal, lo que mejora significativamente el rendimiento del modelo.
Escalabilidad e implantación
Tamaño del modelo: La serie Janus-Pro ofrece modelos con tamaños de parámetro 1B y 7B, que tienen en cuenta tanto el rendimiento como los costes de computación y son adecuados para más casos de uso.
Despliegue mínimo: Janus-Pro se publica bajo licencia MIT, admite uso comercial y ofrece dos versiones: 1.5B (requiere 16 GB de VRAM) y 7B (requiere 24 GB de VRAM), que pueden ejecutarse en GPU estándar.
Escenarios de aplicación práctica de Janus Pro DeepSeek
Los modelos multimodales de IA, especialmente los de texto a imagen, tienen un gran potencial de desarrollo en el sector comercial. Tras un largo periodo de desarrollo, los modelos de IA de texto a imagen ya han hecho grandes progresos
En el escenario más común de la publicidad o el diseño de carteles, los diseñadores o usuarios pueden utilizar Janus pro para introducir una descripción de texto para generar rápidamente carteles de alta calidad. Al iterar a través de prototipos de carteles, pueden ahorrar tiempo de diseño y mejorar la eficiencia creativa. Esto puede mejorar enormemente la eficiencia de los diseñadores, que pueden dedicar tiempo a cosas más significativas
Además del diseño tradicional de carteles o publicidad, en los entornos de juego más populares hoy en día, el modelo ai large también puede ayudar a los diseñadores a generar escenas de juego, personajes y objetos en tiempo real, reduciendo el coste y la dificultad del desarrollo y mejorando al mismo tiempo los efectos visuales del juego. Creemos que el modelo ai large puede seguir liberando el potencial y la imaginación de los creadores, y hacer realidad productos más interesantes.
Además del campo del diseño, en otros campos del aprendizaje, la educación y el campo vertical profesional de la medicina, el modelo multimodal también tendrá un gran desarrollo.
En el futuro, es posible que veamos la aparición de más aplicaciones muy interesantes que pueden mejorar enormemente la eficiencia y la calidad de nuestras vidas.
Por otro lado, las características de código abierto de Janus-Pro (licencia MIT) y los métodos de implantación mínimos (admite la ejecución en GPU estándar) reducen aún más la barrera de entrada, lo que lo hace ampliamente aplicable a los campos mencionados.
Esto permite que más usuarios participen en el desarrollo, de modo que más personas puedan mejorar estas funciones y aumentar las capacidades de toda la comunidad.
¿Cómo elijo la versión de Janus Pro DeepSeek que más me conviene?
Janus-Pro es de código abierto en dos versiones: Janus-Pro-1B y Janus-Pro-7B. La versión que elija dependerá de sus necesidades específicas, recursos informáticos y escenarios de aplicación. A continuación encontrará una comparación detallada y recomendaciones:
Escenarios aplicables
Janus-Pro-1B:
- Aplicaciones ligeras: adecuadas para su uso en dispositivos móviles, en navegadores o en entornos con recursos limitados. Esto permite que más usuarios experimenten lo último de Janus pro.
- Prototipado rápido: adecuado para desarrollar y probar rápidamente funciones multimodales sin necesidad de muchos recursos informáticos. Esto es muy importante para los entusiastas de la IA, que pueden iterar rápidamente y descubrir problemas encontrados en la investigación sin requerir muchos recursos informáticos.
Janus-Pro-7B:
- Generación de imágenes de alta calidad: adecuado para aplicaciones que requieren la generación de imágenes de alta calidad de escenas complejas, como el diseño publicitario, el desarrollo de juegos y la creación artística. Este modelo es más adecuado para escenarios de diseño más profesionales, que requieren capacidades de hardware más potentes y capacidades informáticas más potentes.
- Comprensión de instrucciones complejas: adecuado para escenarios que necesitan procesar instrucciones de texto complejas y generar imágenes precisas, como la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA).
Requisitos de implantación
Janus-Pro-1B:
- Requisitos de hardware: apto para ejecutarse en dispositivos con recursos limitados, como GPU que requieran 16 GB de VRAM. Si solo dispones de una tarjeta gráfica anterior, puede que esta sea más adecuada para ti.
- Escenario de aplicación: adecuado para ejecutarse en el navegador o desplegarse en dispositivos ligeros.
Janus-Pro-7B:
- Requisitos de hardware: requiere mayores recursos informáticos, como una GPU con 24 GB de VRAM. Será más adecuado para usuarios con tarjetas gráficas más recientes.
- Escenario de aplicación: adecuado para ejecutarse en GPU estándar y para escenarios que requieran un alto rendimiento.
Resumen
Si su escenario de aplicación requiere una alta calidad de imagen y una comprensión compleja de las instrucciones, y dispone de recursos informáticos suficientes, le recomendamos el Janus-Pro-7B.
Si necesita una implantación ligera o dispone de recursos informáticos limitados, le recomendamos Janus-Pro-1B.
Apoyo y recursos comunitarios
DeepSeek ofrece a los desarrolladores una gran cantidad de recursos y asistencia:
- La documentación oficial ofrece descripciones detalladas de la interfaz de la API y guías técnicas, incluidos el ajuste de modelos, tutoriales de implantación y otros contenidos.
- La comunidad de desarrolladores ofrece foros y grupos de debate para facilitar el intercambio de experiencias entre desarrolladores. Se celebran periódicamente sesiones de intercambio técnico y hackathones.
- El servicio de asistencia técnica ofrece servicios profesionales de asistencia técnica para resolver los problemas que encuentran los usuarios durante su uso.
