A deepseek alacsony költségű, nagy teljesítményű nyílt forráskódú modellje vírusszerűen terjed. Nagyszámú új felhasználó regisztrált a deepseek weboldalára, ami többször is a weboldal összeomlását okozta.
A mesterséges intelligencia technológia rohamos fejlődésével a nagy nyelvi modellek (LLM) munkánk és életünk minden területét megváltoztatják.
Az elmúlt időszakban azonban számos nehézséggel és kihívással is találkozott. És ezen a területen a DeepSeek kiemelkedik innovatív technológiájával és kiemelkedő teljesítményével.
Mélyre merülünk az Janus Pro DeepSeek, a legújabb AI modell és a DeepSeek legújabb nyílt forráskódú multimodális nagy modelljébe. Megismerkedünk a technikai jellemzőivel, a fejlesztés történetével és gyakorlati alkalmazási értékével.
Mi a Janus Pro DeepSeek?
Az Janus Pro egy nyílt forráskódú multimodális AI modell, amelyet a DeepSeek csapat adott ki, és elsősorban képmegértésre és képgenerálásra használják.
Alapvető funkciók
- Multimodális megértés és generálás: Az Janus Pro egyszerre képes feldolgozni a szöveget és a képeket, mind a kép tartalmának megértése, mind a képek generálása a szöveges leírás alapján.
- Nyílt forráskódú és nagyszabású modell: Két paraméterméretben, 1B és 7B méretben érhető el, nyílt forráskódú és kereskedelmi forgalomban is kapható.
A fejlesztés Janus Pro DeepSeek
Létrehozás és fejlesztés
- július 2023: A DeepSeek hivatalosan is megalakult, székhelye Hangzhou-ban található, és az általános mesterséges intelligencia (AGI) területén végzett kutatásra és fejlesztésre összpontosít.
- november 2, 2023: Az első nyílt forráskódú DeepSeek Coder modell kiadása, amely támogatja a kódgenerálást, a hibakeresést és az adatelemzési feladatokat több programozási nyelven.
- november 29, 2023: Elindul a DeepSeek LLM, egy általános célú nagy modell 67 milliárdos paraméterskálával, beleértve a 7B és 67B alap- és chatváltozatokat.
Technikai áttörések és termék-iterációk
- május 7, 2024: Megjelent a DeepSeek-V2, a második generációs nyílt forráskódú hibrid szakértői (MoE) modell, amely összesen 236 milliárd paramétert tartalmaz, és a következtetési költség egymillió tokenenként mindössze 1 RMB-re csökkent.
- december 26, 2024: Megjelent a DeepSeek-V3, összesen 671 milliárd paraméterrel. Innovatív MoE-architektúrát és FP8 vegyes pontosságú képzést alkalmaz, és a képzési költség mindössze 5,576 millió dollár.
- január 20, 2025: Megjelent a DeepSeek-R1, a következtetési modell új generációja, amelynek teljesítménye megegyezik az OpenAI o1 hivatalos verziójának teljesítményével, és nyílt forráskódú.
Január 27-én a janus pro multimodális modell megjelent, és a kiadást követően azonnal nyílt forráskódúvá tették, hogy minél többen részt vehessenek a nagy AI-modellek fejlesztési folyamatában, és korlátozott erőforrásokkal használhassák és tanulhassák meg a legújabb AI-technológiát.
Janus Pro DeepSeek alaptechnológiája
Vizuális kódolás szétválasztása
Az Janus Pro a vizuális kódolás szétválasztási technológiáját alkalmazza, hogy a vizuális kódolási útvonalat független feldolgozási útvonalakra ossza, amelyeket a multimodális megértési és a generálási feladatokhoz használnak. Ez a kialakítás hatékonyan oldja meg a hagyományos multimodális modellekben a vizuális kódoló közötti funkcionális konfliktus problémáját a megértési és a generálási feladatokban, és javítja a modell rugalmasságát és feladathoz való alkalmazkodóképességét.
Egyesített transzformátor architektúra
A vizuális kódolási útvonal szétválasztása ellenére az Janus Pro továbbra is egyetlen Transformer architektúrát használ a multimodális feladatok kezelésére. Ez az egységes architektúra egyszerűsíti a modelltervezést, miközben javítja a modell skálázhatóságát és a modellek feladatközi együttműködésének képességét.
Optimalizált képzési stratégia
Az Janus Pro számos optimalizálást hajtott végre a képzési stratégián, többek között a következőket
- Az ImageNet adathalmaz képzési idejének meghosszabbítása a modell képmegértési képességeinek javítása érdekében.
- A szöveg-kép adatok képzésére összpontosítva a modell generatív képességét optimalizáljuk.
- A képzési adatok arányának beállítása biztosítja, hogy a modell stabilabban és hatékonyabban teljesítsen a multimodális feladatokban.
Kibővített képzési adatok
Az Janus Pro nagyméretű és változatos képzési adatokat használ, beleértve a multimodális megértési adatokat és a vizuális generációs adatokat. Ezen adatok bővítése nemcsak a modell megértési képességét javítja, hanem a generatív minőségét is.
Innovatív vizuális kódoló
A multimodális megértési feladatokhoz az Janus Pro a SigLIP-L-t használja vizuális kódolóként, amely akár 384×384-es felbontású képeket is támogat. Ez a nagy felbontású támogatás lehetővé teszi, hogy a modell több képi részletet rögzítsen, ezáltal javítva a vizuális megértés pontosságát.
Nagy teljesítményű generatív modul
A képgenerálási feladatokhoz az Janus Pro a LlamaGen Tokenizer-t használja 16-os lemintavételezési sebességgel, hogy részletesebb képeket generáljon. Ez a kialakítás a generált képeket valósághűbbé és részletesebbé teszi.
Infrastrukturális innovációk
Az Janus Pro a DeepSeek-LLM-1.5b és DeepSeek-LLM-7b modellekre épül, amelyek a modellt erőteljes multimodális feldolgozási képességekkel ruházzák fel, így kiválóan alkalmas multimodális megértési és generálási feladatokra.
Multimodális megértési és generálási képességek
Az Janus Pro nemcsak multimodális megértési feladatok (például vizuális kérdések megválaszolása és képfeliratok készítése) kezelésére képes, hanem kiváló minőségű képek generálására is a szöveges leírásokból. Ez a képesség teszi kiemelkedővé a multimodális forgatókönyvekben.
Janus Pro DeepSeek teljesítménye
A DeepSeek Janus-Pro modellje kiválóan teljesít a multimodális megértési és generálási feladatokban. Az alábbiakban részletesen elemezzük a teljesítményét:
Multimodális megértési teljesítmény
- MMBench benchmark: Az Janus-Pro-7B 79,2 pontot ért el a multimodális megértés MMBench benchmarkjában, felülmúlva ezzel a létező legkorszerűbb egységes multimodális modelleket, köztük a Janus (69,4), a TokenFlow (68,9) és a MetaMorph (75,2) modelleket.
- Vizuális kérdések megválaszolása: Az Janus-Pro vizuális kérdések megválaszolásának pontossága felülmúlja a GPT-4V-t, pontosan azonosítja a képeken látható részleteket és válaszol a kapcsolódó kérdésekre.
Szöveg-kép parancskövetés
- GenEval benchmark teszt: Az Janus-Pro-7B 80% összpontosságot ért el a GenEval tesztben, jelentősen felülmúlva más modelleket, mint például a DALL-E 3 (67%) és a Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Komplex parancsmegértés: A DPG-Bench tesztben az Janus-Pro-7B kiváló 84,19 pontot ért el, és képes volt olyan összetett jelenetek pontos generálására, mint például "egy havas hegy kék tóval a tetején".
Szöveg-kép generálási teljesítmény
- Képminőség és stabilitás: A 384×384-es kimeneti felbontás ellenére az Janus-Pro-7B által generált képek nagyfokú realizmust és részletgazdagságot mutatnak, különösen a fantáziadús és kreatív jelenetek feldolgozásakor. Pontosan megérti a prompt szavak szemantikai információit, és logikailag ésszerű és koherens képeket generál.
- Generálási sebesség: Az Janus-Pro támogatja a 4K képgenerálást egyetlen kártyán, ami 2-szer gyorsabb, mint a Stable Diffusion 3.
Modell felépítés és képzés
- A vizuális kódolás szétválasztása: Az Janus-Pro egy független kódolási módszert használ az eredeti bemenet jellemzőkké való átalakítására, amelyeket aztán egy egységes autoregresszív transzformátor dolgoz fel a vizuális kódolás szétválasztásának elérése érdekében a multimodális megértési és generálási feladatokban.
- Képzési adatok: Az Janus-Pro 72 millió kiváló minőségű szintetikus képet épít be a képzésbe, hogy biztosítsa a valós és szintetikus adatok 1:1 arányát. Emellett mintegy 90 millió mintát ad hozzá a multimodális megértési képzési adatokból, jelentősen javítva a modell teljesítményét.
Méretezhetőség és telepítés
Modell mérete: Az Janus-Pro sorozat 1B és 7B paramétermérettel rendelkező modelleket kínál, amelyek figyelembe veszik a teljesítményt és a számítási költségeket, és több felhasználási esetre alkalmasak.
Minimális telepítés: Az Janus-Pro a MIT licenc alatt van kiadva, támogatja a kereskedelmi felhasználást, és két verziót kínál: 1.5B (16 GB VRAM-ot igényel) és 7B (24 GB VRAM-ot igényel), amelyek standard GPU-kon futtathatók.
Az Janus Pro DeepSeek gyakorlati alkalmazási forgatókönyvei
A mesterséges intelligencia multimodális modelljei, különösen a szöveg-kép modellek, nagy fejlesztési potenciállal rendelkeznek a kereskedelmi szektorban. Hosszú fejlesztési időszakot követően a mesterséges intelligencia szöveg-kép modellek már nagy előrelépést értek el.
A reklám- vagy plakáttervezés leggyakoribb forgatókönyvében a tervezők vagy a felhasználók a Janus pro segítségével szöveges leírást adhatnak meg, hogy gyorsan minőségi plakátokat készíthessenek. A plakátprototípusok iterálásával tervezési időt takaríthatnak meg és javíthatják a kreatív hatékonyságot. Ez nagymértékben javíthatja a tervezők hatékonyságát, akik így értelmesebb dolgokra fordíthatják idejüket
A hagyományos plakáttervezés vagy reklámtervezés mellett a manapság egyre népszerűbb játékkörnyezetekben az ai nagy modell segíthet a tervezőknek abban is, hogy valós időben generáljanak játékjeleneteket, karaktereket és tárgyakat, csökkentve ezzel a fejlesztés költségeit és nehézségeit, miközben javítják a játék vizuális hatásait. Hisszük, hogy az ai nagy modell továbbra is felszabadíthatja az alkotók lehetőségeit és képzeletét, és érdekesebb termékeket valósíthat meg.
A tervezés mellett a tanulás, az oktatás és az orvostudomány szakmai vertikális területén is nagy fejlődésen megy keresztül a multimodális modell.
A jövőben további nagyon érdekes alkalmazások megjelenését láthatjuk, amelyek nagymértékben javíthatják életünk hatékonyságát és minőségét.
Eközben az Janus-Pro nyílt forráskódú jellemzői (MIT licenc) és minimális telepítési módszerei (támogatja a szabványos GPU-kon való futtatást) tovább csökkentik a belépési korlátot, így széles körben alkalmazhatóvá teszi a fenti területeken.
Ez lehetővé teszi, hogy több felhasználó vegyen részt a fejlesztésben, így többen javíthatják ezeket a funkciókat, és növelhetik az egész közösség képességeit.
Hogyan választhatom ki a számomra megfelelő Janus Pro DeepSeek verziót?
Az Janus-Pro két változatban nyílt forráskóddal rendelkezik: Janus-Pro-1B és Janus-Pro-7B. Az, hogy melyik verziót választja, az Ön egyedi igényeitől, számítási erőforrásaitól és alkalmazási forgatókönyveitől függ. Az alábbiakban részletes összehasonlítást és ajánlásokat olvashat:
Alkalmazható forgatókönyvek
Janus-Pro-1B:
- Könnyű alkalmazások: alkalmasak mobileszközökön, böngészőkben vagy erőforrás-korlátozott környezetben történő használatra. Ezáltal több felhasználó számára teszi lehetővé a legújabb Janus pro megtapasztalását.
- Gyors prototípusgyártás: alkalmas a multimodális funkciók gyors fejlesztésére és tesztelésére anélkül, hogy nagy számítási erőforrásokra lenne szükség. Ez nagyon fontos a mesterséges intelligencia szerelmesei számára, akik gyorsan iterálhatnak és felfedezhetik a kutatás során felmerülő problémákat anélkül, hogy sok számítási erőforrást igényelnének.
Janus-Pro-7B:
- Kiváló minőségű képgenerálás: alkalmas olyan alkalmazásokhoz, amelyekhez összetett jelenetek kiváló minőségű képeinek generálása szükséges, például reklámtervezés, játékfejlesztés és művészeti alkotások készítése. Ez a modell alkalmasabb a professzionálisabb tervezési forgatókönyvekhez, amelyek nagyobb teljesítményű hardverképességeket és nagyobb teljesítményű számítási képességeket igényelnek
- Összetett utasítások megértése: olyan forgatókönyvekhez alkalmas, amelyekben összetett szöveges utasításokat kell feldolgozni és pontos képeket kell generálni, mint például a virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR).
Telepítési követelmények
Janus-Pro-1B:
- Hardverkövetelmények: alkalmas erőforrás-korlátozott eszközökön, például 16 GB VRAM-ot igénylő GPU-kon történő futtatásra. Ha csak egy korábbi grafikus kártyával rendelkezik, akkor ez alkalmasabb lehet az Ön számára.
- Alkalmazási forgatókönyv: alkalmas a böngészőben történő futtatásra vagy könnyű eszközökön való telepítésre.
Janus-Pro-7B:
- Hardverkövetelmények: nagyobb számítási erőforrásokat igényel, például 24 GB VRAM-mal rendelkező GPU-t. Ez inkább az újabb grafikus kártyákkal rendelkező felhasználók számára lesz megfelelő.
- Alkalmazási forgatókönyv: alkalmas szabványos GPU-kon történő futtatásra és nagy teljesítményt igénylő forgatókönyvekhez.
Összefoglaló
Ha az Ön alkalmazási forgatókönyve magas képminőséget és összetett utasításmegértést igényel, és elegendő számítási erőforrással rendelkezik, akkor az Janus-Pro-7B-t ajánljuk.
Ha könnyű telepítésre van szüksége, vagy korlátozott számítási erőforrásokkal rendelkezik, akkor az Janus-Pro-1B-t ajánljuk.
Közösségi támogatás és erőforrások
A DeepSeek rengeteg erőforrást és támogatást nyújt a fejlesztőknek:
- A hivatalos dokumentáció részletes API-interfész-leírásokat és technikai útmutatókat tartalmaz, beleértve a modell finomhangolását, telepítési útmutatókat és egyéb tartalmakat.
- A fejlesztői közösség fórumokat és vitafórumokat biztosít a fejlesztők közötti tapasztalatcsere megkönnyítésére. Rendszeresen tartanak technikai megosztó üléseket és hackathonokat.
- A műszaki támogatás professzionális műszaki támogatási szolgáltatásokat nyújt a felhasználók által a használat során felmerülő problémák megoldására.
