deepseekin edullinen ja suorituskykyinen avoimen lähdekoodin malli on levinnyt. Suuri määrä uusia käyttäjiä on rekisteröitynyt deepseek-sivustolle, mikä on toistuvasti aiheuttanut sivuston kaatumisen.
Tekoälyteknologian nopean kehityksen myötä suuret kielimallit (LLM) muuttavat kaikkia työmme ja elämämme osa-alueita.
Se on kuitenkin myös kohdannut monia vaikeuksia ja haasteita viime aikoina. Tällä alalla DeepSeek erottuu edukseen innovatiivisella teknologiallaan ja erinomaisella suorituskyvyllään.
Tutustumme syvällisesti Janus Pro DeepSeekiin, uusimpaan tekoälymalliin ja DeepSeekin uusimpaan avoimen lähdekoodin multimodaaliseen suureen malliin. Tutustumme sen teknisiin ominaisuuksiin, kehityshistoriaan ja käytännön sovellusarvoon.
Mikä on Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro on DeepSeek-tiimin julkaisema avoimen lähdekoodin multimodaalinen tekoälymalli, jota käytetään pääasiassa kuvien ymmärtämiseen ja tuottamiseen.
Keskeiset toiminnot
- Multimodaalinen ymmärtäminen ja tuottaminen: Janus Pro pystyy käsittelemään sekä tekstiä että kuvia samanaikaisesti, ymmärtämään kuvan sisällön ja tuottamaan kuvia tekstikuvauksen perusteella.
- Avoin lähdekoodi ja laajamittainen malli: Se on saatavana kahdessa parametrikokoluokassa, 1B ja 7B, ja se on avoimen lähdekoodin ja kaupallisesti saatavilla.
Kehittäminen Janus Pro DeepSeek
Perustaminen ja kehittäminen
- heinäkuu 2023: DeepSeek on virallisesti perustettu yritys, jonka pääkonttori sijaitsee Hangzhoussa ja joka keskittyy yleisen tekoälyn (AGI) tutkimukseen ja kehittämiseen.
- 2. marraskuuta 2023: Ensimmäinen avoimen lähdekoodin suuri malli DeepSeek Coder, joka tukee koodin tuottamista, virheenkorjausta ja data-analyysitehtäviä useilla ohjelmointikielillä.
- 29. marraskuuta 2023: DeepSeek LLM, yleiskäyttöinen suuri malli, jonka parametrien skaala on 67 miljardia, käynnistetään, mukaan lukien 7B:n ja 67B:n perus- ja chat-versiot.
Tekniset läpimurrot ja tuotekierrokset
- 7. toukokuuta 2024: Toisen sukupolven avoimen lähdekoodin hybridiasiantuntijamalli (MoE) DeepSeek-V2 julkaistaan, ja siinä on yhteensä 236 miljardia parametria ja päättelykustannukset ovat vain 1 RMB miljoonaa tokenia kohti.
- 26. joulukuuta 2024: DeepSeek-V3 julkaistaan, ja siinä on yhteensä 671 miljardia parametria. Siinä käytetään innovatiivista MoE-arkkitehtuuria ja FP8-ohjelman sekatarkkuuskoulutusta, ja koulutuskustannukset ovat vain 5,576 miljoonaa Yhdysvaltain dollaria.
- tammikuu 20, 2025: DeepSeek-R1, uuden sukupolven päättelymalli, on julkaistu, ja sen suorituskyky on samaa luokkaa kuin OpenAI:n virallisen o1-version, ja se on avoin.
Tammikuun 27. päivänä janus pro multimodaalinen malli julkaistiin, ja se julkaistiin avoimena heti julkaisun jälkeen, jotta useammat ihmiset voivat osallistua suurten tekoälymallien kehitysprosessiin ja käyttää ja oppia uusinta tekoälyteknologiaa rajallisin resurssein.
Janus Pro DeepSeekin ydinteknologia
Visuaalisen koodauksen erottaminen
Janus Pro käyttää visuaalisen koodauksen erottamistekniikkaa, jolla visuaalinen koodauspolku jaetaan itsenäisiin prosessointipolkuihin, joita käytetään multimodaalisiin ymmärtämis- ja tuottamistehtäviin. Tämä muotoilu ratkaisee tehokkaasti ongelman, joka liittyy perinteisten multimodaalisten mallien visuaalisen koodaimen toiminnalliseen ristiriitaan ymmärtämis- ja tuottamistehtävissä, ja parantaa mallin joustavuutta ja tehtävien mukautuvuutta.
Yhtenäinen muuntajaarkkitehtuuri
Huolimatta visuaalisen koodauspolun erottamisesta, Janus Pro käyttää edelleen yhtä Transformer-arkkitehtuuria multimodaalisten tehtävien käsittelyyn. Tämä yhtenäinen arkkitehtuuri yksinkertaistaa mallisuunnittelua ja parantaa samalla mallien skaalautuvuutta ja mallien kykyä toimia yhdessä eri tehtävien välillä.
Optimoitu koulutusstrategia
Janus Pro on tehnyt useita optimointeja koulutusstrategiaan, muun muassa seuraavat asiat
- ImageNet-tietokannan harjoittelun pidentäminen mallin kuvien ymmärtämiskyvyn parantamiseksi.
- Mallin generatiivinen kyky optimoidaan keskittymällä tekstin ja kuvan välisen datan harjoitteluun.
- Harjoitusdatan osuutta säätämällä varmistetaan, että malli toimii vakaammin ja tehokkaammin multimodaalisissa tehtävissä.
Laajennetut harjoitusaineistot
Janus Pro käyttää laajamittaista ja monipuolista harjoitusdataa, mukaan lukien multimodaalista ymmärtämistä ja visuaalista tuottamista koskevat tiedot. Tämän datan laajentaminen ei ainoastaan paranna mallin ymmärtämiskykyä vaan myös sen generatiivista laatua.
Innovatiivinen visuaalinen kooderi
Multimodaalisissa ymmärtämistehtävissä Janus Pro käyttää visuaalisena kooderina SigLIP-L:ää, joka tukee jopa 384×384-resoluution kuvasyöttöä. Tämän korkean resoluution tuen ansiosta malli voi tallentaa enemmän kuvan yksityiskohtia, mikä parantaa visuaalisen ymmärtämisen tarkkuutta.
Suorituskykyinen generatiivinen moduuli
Janus Pro käyttää kuvantuotantotehtävissä LlamaGen Tokenizeria, jonka downsampling-nopeus on 16 yksityiskohtaisempien kuvien tuottamiseksi. Tämä rakenne tekee tuotetuista kuvista realistisempia ja yksityiskohtaisempia.
Infrastruktuuri-innovaatiot
Janus Pro perustuu DeepSeek-LLM-1.5b- ja DeepSeek-LLM-7b-malleihin, jotka tarjoavat mallille tehokkaat multimodaaliset käsittelyominaisuudet, minkä ansiosta se on erinomainen multimodaalisissa ymmärtämis- ja tuottamistehtävissä.
Multimodaalinen ymmärtäminen ja tuottaminen
Janus Pro pystyy paitsi käsittelemään multimodaalisia ymmärtämistehtäviä (kuten visuaalisten kysymysten vastaamista ja kuvien otsikointia) myös tuottamaan korkealaatuisia kuvia tekstikuvauksista. Tämä kyky tekee siitä erinomaisen multimodaalisissa skenaarioissa.
Janus Pro DeepSeekin suorituskyky
DeepSeekin Janus-Pro-malli on erinomainen multimodaalisissa ymmärtämis- ja tuottamistehtävissä. Seuraavassa analysoidaan yksityiskohtaisesti sen suorituskykyä:
Multimodaalisen ymmärtämisen suorituskyky
- MMBench-vertailuanalyysi: Tämä on parempi kuin nykyiset huipputason yhtenäistetyt multimodaaliset mallit, kuten Janus (69,4), TokenFlow (68,9) ja MetaMorph (75,2).
- Visuaalinen kysymyksiin vastaaminen: Janus-Pro:n visuaalisten kysymysten vastaustarkkuus ylittää GPT-4V:n, sillä se tunnistaa kuvien yksityiskohdat tarkasti ja vastaa niihin liittyviin kysymyksiin.
Teksti-kuvakomentojen seuranta
- GenEval-vertailutesti: Janus-Pro-7B saavutti GenEval-vertailutestissä 80%:n kokonaistarkkuuden, mikä on huomattavasti parempi kuin muilla malleilla, kuten DALL-E 3 (67%) ja Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Monimutkaisen komennon ymmärtäminen: DPG-Bench-testissä Janus-Pro-7B sai erinomaiset 84,19 pistettä, ja se pystyi luomaan tarkasti monimutkaisia kohtauksia, kuten "luminen vuori, jonka huipulla on sininen järvi".
Tekstin ja kuvan välisen generoinnin suorituskyky
- Kuvanlaatu ja vakaus: Janus-Pro-7B:n tuottamat kuvat ovat erittäin realistisia ja yksityiskohtaisia, vaikka tulostustarkkuus on 384×384, erityisesti kun käsitellään mielikuvituksellisia ja luovia kohtauksia. Se pystyy ymmärtämään tarkkaan kehotussanojen semanttiset tiedot ja tuottamaan loogisesti järkeviä ja johdonmukaisia kuvia.
- Tuotantonopeus: Janus-Pro tukee 4K-kuvan tuottamista yhdellä kortilla, mikä on 2 kertaa nopeampi kuin Stable Diffusion 3.
Mallirakenne ja koulutus
- Visuaalisen koodauksen erottaminen: Tämän jälkeen niitä käsitellään yhdistetyllä autoregressiivisella muuntajalla, jolla saavutetaan visuaalisen koodauksen erottaminen multimodaalisissa ymmärtämis- ja tuottamistehtävissä.
- Koulutustiedot: Janus-Pro sisältää 72 miljoonaa korkealaatuista synteettistä kuvaa, jotta varmistetaan, että todellisen ja synteettisen datan suhde on 1:1. Se lisää myös noin 90 miljoonaa näytettä multimodaalista ymmärryskoulutusdataa, mikä parantaa merkittävästi mallin suorituskykyä.
Skaalautuvuus ja käyttöönotto
Mallin koko: Malleissa Janus-Pro-sarjassa on 1B- ja 7B-parametrikoot, joissa otetaan huomioon sekä suorituskyky että laskentakustannukset ja jotka soveltuvat useampiin käyttötapauksiin.
Minimaalinen käyttöönotto: Janus-Pro on julkaistu MIT-lisenssillä, tukee kaupallista käyttöä ja tarjoaa kaksi versiota: 1.5B (vaatii 16 Gt VRAMia) ja 7B (vaatii 24 Gt VRAMia), joita voidaan käyttää tavallisilla näytönohjaimilla.
Janus Pro DeepSeekin käytännön sovellusskenaariot
Tekoälyn multimodaalisilla malleilla, erityisesti tekstistä kuvaan -malleilla, on suuria mahdollisuuksia kaupallisella alalla. Pitkän kehitystyön jälkeen tekoälyn tekstistä kuvaan -mallit ovat jo edistyneet huomattavasti.
Yleisimmin mainos- tai julistesuunnittelussa suunnittelijat tai käyttäjät voivat käyttää Janus pro -ohjelmaa syöttämällä tekstin kuvauksen ja luoda nopeasti korkealaatuisia julisteita. Iteroimalla julisteiden prototyyppejä he voivat säästää suunnitteluaikaa ja parantaa luovaa tehokkuutta. Tämä voi parantaa huomattavasti suunnittelijoiden tehokkuutta, jolloin he voivat käyttää aikaa mielekkäämpiin asioihin.
Perinteisen juliste- tai mainossuunnittelun lisäksi nykyään suosituimmissa peliympäristöissä ai large -malli voi myös auttaa suunnittelijoita luomaan pelikohtauksia, hahmoja ja esineitä reaaliajassa, mikä vähentää kehityskustannuksia ja -vaikeuksia ja parantaa samalla pelin visuaalisia tehosteita. Uskomme, että suuri ai-malli voi jatkossakin vapauttaa tekijöiden potentiaalia ja mielikuvitusta ja toteuttaa entistä mielenkiintoisempia tuotteita.
Muotoilun lisäksi multimodaalinen malli kehittyy voimakkaasti myös muilla oppimisen, koulutuksen ja lääketieteen ammatillisen vertikaalisen alan aloilla.
Tulevaisuudessa saatamme nähdä, että syntyy lisää erittäin mielenkiintoisia sovelluksia, jotka voivat parantaa huomattavasti elämämme tehokkuutta ja laatua.
Samalla Janus-Pro:n avoimen lähdekoodin ominaisuudet (MIT-lisenssi) ja minimaaliset käyttöönottomenetelmät (tukee tavallisilla näytönohjaimilla toimimista) madaltavat entisestään markkinoille pääsyn kynnystä, mikä tekee siitä laajalti sovellettavissa edellä mainituilla aloilla.
Näin useammat käyttäjät voivat osallistua kehitystyöhön, jolloin useammat ihmiset voivat parantaa näitä toimintoja ja parantaa koko yhteisön valmiuksia.
Miten valitsen itselleni sopivan Janus Pro DeepSeek -version?
Janus-Pro:stä on kaksi avointa versiota: Janus-Pro-1B ja Janus-Pro-7B. Se, minkä version valitset, riippuu erityistarpeistasi, laskentaresursseistasi ja sovellusskenaarioistasi. Seuraavassa on yksityiskohtainen vertailu ja suositukset:
Sovellettavat skenaariot
Janus-Pro-1B:
- Kevyet sovellukset: soveltuvat käytettäväksi mobiililaitteissa, selaimissa tai resurssirajoitteisissa ympäristöissä. Näin useammat käyttäjät voivat kokea uusimman Janus pro -ohjelman.
- Nopea prototyyppien luominen: soveltuu multimodaalisten toimintojen nopeaan kehittämiseen ja testaamiseen ilman suuria laskentaresursseja. Tämä on erittäin tärkeää tekoälyn harrastajille, jotka voivat nopeasti iteroida ja löytää tutkimuksessa esiintyviä ongelmia ilman suuria laskentaresursseja.
Janus-Pro-7B:
- Laadukkaiden kuvien tuottaminen: soveltuu sovelluksiin, jotka edellyttävät korkealaatuisten kuvien tuottamista monimutkaisista kohtauksista, kuten mainonnan suunnitteluun, pelien kehittämiseen ja taiteelliseen luomiseen. Tämä malli soveltuu paremmin ammattimaisempiin suunnittelutilanteisiin, jotka edellyttävät tehokkaampia laitteisto-ominaisuuksia ja tehokkaampia laskentakapasiteetteja.
- Monimutkaisten ohjeiden ymmärtäminen: soveltuu skenaarioihin, joissa on käsiteltävä monimutkaisia tekstiohjeita ja tuotettava tarkkoja kuvia, kuten virtuaalitodellisuus (VR) ja lisätty todellisuus (AR).
Käyttöönottovaatimukset
Janus-Pro-1B:
- Laitteistovaatimukset: soveltuu käytettäväksi resurssirajoitteisissa laitteissa, kuten näytönohjaimissa, jotka vaativat 16 Gt VRAM-muistia. Jos sinulla on vain aikaisempi näytönohjain, tämä voi sopia sinulle paremmin.
- Sovellusskenaario: soveltuu selaimessa ajettavaksi tai kevyisiin laitteisiin asennettavaksi.
Janus-Pro-7B:
- Laitteistovaatimukset: vaatii suurempia laskentaresursseja, kuten näytönohjaimen, jossa on 24 Gt VRAM-muistia. Tämä sopii paremmin käyttäjille, joilla on uudempi näytönohjain.
- Sovellusskenaario: soveltuu tavallisilla GPU:illa suoritettavaksi ja skenaarioihin, jotka vaativat suurta suorituskykyä.
Yhteenveto
Jos sovellusskenaariosi edellyttää korkeaa kuvanlaatua ja monimutkaisten ohjeiden ymmärtämistä ja sinulla on riittävästi laskentaresursseja, suosittelemme Janus-Pro-7B:tä.
Jos tarvitset kevyttä käyttöönottoa tai sinulla on rajalliset laskentaresurssit, suosittelemme Janus-Pro-1B:tä.
Yhteisön tuki ja resurssit
DeepSeek tarjoaa kehittäjille runsaasti resursseja ja tukea:
- Virallinen dokumentaatio sisältää yksityiskohtaisia API-rajapintakuvauksia ja teknisiä oppaita, kuten mallin hienosäätöä, käyttöönotto-oppaita ja muuta sisältöä.
- Kehittäjäyhteisö tarjoaa foorumeita ja keskusteluryhmiä, jotka helpottavat kokemusten vaihtoa kehittäjien kesken. Säännöllisesti järjestetään teknisiä jakotilaisuuksia ja hackathoneja.
- Tekninen tuki tarjoaa ammattitaitoisia teknisiä tukipalveluja käyttäjien käytön aikana kohtaamien ongelmien ratkaisemiseksi.
