Il modello open source a basso costo e ad alte prestazioni di deepseek è diventato virale. Un gran numero di nuovi utenti si è registrato sul sito web di deepseek, causando ripetutamente il crash del sito.
Con il rapido sviluppo della tecnologia dell'intelligenza artificiale, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno cambiando ogni aspetto del nostro lavoro e della nostra vita.
Ma ha anche incontrato molte difficoltà e sfide nel corso degli ultimi anni. In questo campo, DeepSeek si distingue per la sua tecnologia innovativa e le sue prestazioni eccezionali.
Faremo un'immersione profonda in Janus Pro DeepSeek, l'ultimo modello di AI e l'ultimo modello multimodale open source di DeepSeek. Scopriremo le sue caratteristiche tecniche, la storia dello sviluppo e il valore pratico delle applicazioni.
Che cosa è Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro è un modello di intelligenza artificiale multimodale open-source rilasciato dal team DeepSeek, utilizzato principalmente per la comprensione e la generazione di immagini.
Funzioni principali
- Comprensione e generazione multimodale: Janus Pro è in grado di elaborare contemporaneamente testo e immagini, comprendendo il contenuto dell'immagine e generando immagini in base alla descrizione del testo.
- Modello open source e su larga scala: È disponibile in due dimensioni di parametro, 1B e 7B, ed è open source e disponibile in commercio.
Sviluppo di Janus Pro DeepSeek
Creazione e sviluppo
- Luglio 2023: DeepSeek è stata ufficialmente fondata, con sede a Hangzhou, e si concentra sulla ricerca e lo sviluppo nel campo dell'intelligenza artificiale generale (AGI).
- 2 novembre 2023: Rilascio del primo modello open source di codice di grandi dimensioni DeepSeek Coder, che supporta la generazione di codice, il debug e l'analisi dei dati in diversi linguaggi di programmazione.
- 29 novembre 2023: Viene lanciato DeepSeek LLM, un modello di grandi dimensioni di uso generale con una scala di parametri di 67 miliardi, che comprende versioni base e chat di 7B e 67B.
Innovazioni tecniche e iterazioni di prodotto
- 7 maggio 2024: Viene rilasciato DeepSeek-V2, il modello open source di esperto ibrido (MoE) di seconda generazione, con un totale di 236 miliardi di parametri e un costo di inferenza ridotto a solo 1 RMB per milione di token.
- 26 dicembre 2024: Viene rilasciato DeepSeek-V3, con un totale di 671 miliardi di parametri. Adotta un'architettura MoE innovativa e l'addestramento a precisione mista FP8, e il costo dell'addestramento è di soli 5,576 milioni di dollari USA.
- 20 gennaio 2025: DeepSeek-R1, un modello di inferenza di nuova generazione, è stato rilasciato, con prestazioni pari alla versione ufficiale o1 di OpenAI, ed è open sourced.
Il 27 gennaio, il Modello multimodale janus pro è stato rilasciato ed è stato reso open-sourced subito dopo il rilascio, in modo che un maggior numero di persone possa partecipare al processo di sviluppo di grandi modelli di IA e utilizzare e imparare la più recente tecnologia di IA con risorse limitate.
Janus Pro La tecnologia di base di DeepSeek
Disaccoppiamento della codifica visiva
Janus Pro utilizza la tecnologia di disaccoppiamento della codifica visiva per dividere il percorso di codifica visiva in percorsi di elaborazione indipendenti, utilizzati rispettivamente per la comprensione e la generazione multimodale. Questo progetto risolve efficacemente il problema del conflitto funzionale tra il codificatore visivo nei compiti di comprensione e generazione dei modelli multimodali tradizionali e migliora la flessibilità e l'adattabilità al compito del modello.
Architettura del trasformatore unificato
Nonostante il disaccoppiamento del percorso di codifica visiva, Janus Pro utilizza ancora un'unica architettura di trasformatori per gestire compiti multimodali. Questa architettura unificata semplifica la progettazione dei modelli e ne migliora la scalabilità e la capacità di lavorare insieme tra i vari compiti.
Strategia di formazione ottimizzata
Janus Pro ha apportato una serie di ottimizzazioni alla strategia di formazione, tra cui
- Estendere il tempo di addestramento del dataset ImageNet per migliorare le capacità di comprensione delle immagini del modello.
- Concentrandosi sull'addestramento dei dati da testo a immagine, la capacità generativa del modello viene ottimizzata.
- La regolazione della proporzione di dati di addestramento garantisce al modello prestazioni più stabili ed efficienti nei compiti multimodali.
Dati di formazione ampliati
Janus Pro utilizza dati di addestramento diversi e su larga scala, tra cui dati di comprensione multimodale e dati di generazione visiva. L'espansione di questi dati non solo migliora la capacità di comprensione del modello, ma ne aumenta anche la qualità generativa.
Innovativo codificatore visivo
Per i compiti di comprensione multimodale, Janus Pro utilizza SigLIP-L come codificatore visivo, che supporta input di immagini con risoluzione fino a 384×384. Questo supporto ad alta risoluzione consente al modello di catturare più dettagli dell'immagine, migliorando così l'accuratezza della comprensione visiva.
Modulo generativo ad alte prestazioni
Per la generazione di immagini, Janus Pro utilizza LlamaGen Tokenizer con una velocità di downsampling di 16 per generare immagini più dettagliate. Questo design rende le immagini generate più realistiche e dettagliate.
Innovazioni infrastrutturali
Janus Pro è costruito sui modelli DeepSeek-LLM-1.5b e DeepSeek-LLM-7b, che gli conferiscono potenti capacità di elaborazione multimodale, facendolo eccellere in compiti di comprensione e generazione multimodale.
Capacità di comprensione e generazione multimodale
Janus Pro è in grado non solo di gestire compiti di comprensione multimodale (come la risposta a domande visive e la didascalia di immagini), ma anche di generare immagini di alta qualità da descrizioni testuali. Questa capacità lo rende eccellente in scenari multimodali.
Prestazioni di Janus Pro DeepSeek
Il modello Janus-Pro di DeepSeek eccelle nei compiti di comprensione e generazione multimodale. Di seguito viene presentata un'analisi dettagliata delle sue prestazioni:
Prestazioni di comprensione multimodale
- MMBench benchmark: L'Janus-Pro-7B ha ottenuto un punteggio di 79,2 nel benchmark MMBench per la comprensione multimodale, superando i modelli multimodali unificati allo stato dell'arte, tra cui Janus (69,4), TokenFlow (68,9) e MetaMorph (75,2).
- Risposta alle domande visive: L'accuratezza di risposta alle domande visive dell'Janus-Pro supera quella del GPT-4V, identificando accuratamente i dettagli nelle immagini e rispondendo alle relative domande.
Tracciamento dei comandi da testo a immagine
- Test di benchmark GenEval: Janus-Pro-7B ha ottenuto un'accuratezza complessiva di 80% nel test GenEval, superando significativamente altri modelli come DALL-E 3 (67%) e Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Comprensione di comandi complessi: Nel test DPG-Bench, l'Janus-Pro-7B ha ottenuto un eccellente punteggio di 84,19 punti ed è stato in grado di generare con precisione scene complesse come "una montagna innevata con un lago blu in cima".
Prestazioni della generazione testo-immagine
- Qualità e stabilità delle immagini: Nonostante una risoluzione di uscita di 384×384, le immagini generate da Janus-Pro-7B presentano un elevato grado di realismo e ricchezza di dettagli, soprattutto quando si elaborano scene fantasiose e creative. È in grado di comprendere con precisione le informazioni semantiche contenute nelle parole richieste e di generare immagini logicamente ragionevoli e coerenti.
- Velocità di generazione: Janus-Pro supporta la generazione di immagini 4K su una singola scheda, 2 volte più veloce di Stable Diffusion 3.
Architettura del modello e formazione
- Disaccoppiamento della codifica visiva: Janus-Pro utilizza un metodo di codifica indipendente per convertire l'input originale in caratteristiche, che vengono poi elaborate da un trasformatore autoregressivo unificato per ottenere il disaccoppiamento della codifica visiva nei compiti di comprensione e generazione multimodale.
- Dati di addestramento: Janus-Pro incorpora nell'addestramento 72 milioni di immagini sintetiche di alta qualità per garantire un rapporto 1:1 tra dati reali e sintetici. Aggiunge inoltre circa 90 milioni di campioni di dati di addestramento per la comprensione multimodale, migliorando in modo significativo le prestazioni del modello.
Scalabilità e distribuzione
Dimensioni del modello: La serie Janus-Pro offre modelli con dimensioni dei parametri 1B e 7B, che tengono conto delle prestazioni e dei costi di calcolo e sono adatti a un maggior numero di casi d'uso.
Distribuzione minima: Janus-Pro è rilasciato sotto licenza MIT, supporta l'uso commerciale e fornisce due versioni: 1.5B (richiede 16 GB di VRAM) e 7B (richiede 24 GB di VRAM), che possono essere eseguite su GPU standard.
Scenari di applicazione pratica di Janus Pro DeepSeek
I modelli multimodali di intelligenza artificiale, in particolare quelli da testo a immagine, hanno un grande potenziale di sviluppo nel settore commerciale. Dopo un lungo periodo di sviluppo, i modelli AI testo-immagine hanno già fatto grandi progressi.
Nello scenario più comune della pubblicità o della cartellonistica, i designer o gli utenti possono utilizzare Janus pro per inserire una descrizione testuale e generare rapidamente manifesti di alta qualità. L'iterazione dei prototipi di manifesti consente di risparmiare tempo nella progettazione e di migliorare l'efficienza creativa. Questo può migliorare notevolmente l'efficienza dei designer, che possono dedicare il loro tempo a cose più significative.
Oltre alla tradizionale cartellonistica o al design pubblicitario, nelle ambientazioni di gioco più popolari al giorno d'oggi, il modello ai large può anche aiutare i designer a generare scene di gioco, personaggi e oggetti in tempo reale, riducendo i costi e le difficoltà di sviluppo e migliorando gli effetti visivi del gioco. Riteniamo che il modello ai large possa continuare a liberare il potenziale e l'immaginazione dei creatori, realizzando prodotti sempre più interessanti.
Oltre al campo del design, il modello multimodale avrà un grande sviluppo anche in altri settori dell'apprendimento, dell'istruzione e nel campo professionale verticale della medicina.
In futuro potremmo assistere alla nascita di altre applicazioni molto interessanti, in grado di migliorare notevolmente l'efficienza e la qualità della nostra vita.
Nel frattempo, le caratteristiche open source di Janus-Pro (licenza MIT) e i metodi di implementazione minimi (supporta l'esecuzione su GPU standard) riducono ulteriormente la barriera all'ingresso, rendendolo ampiamente applicabile ai campi sopra citati.
Ciò consente a un maggior numero di utenti di partecipare allo sviluppo, in modo che più persone possano migliorare queste funzioni e accrescere le capacità dell'intera comunità.
Come faccio a scegliere la versione di Janus Pro DeepSeek più adatta a me?
Janus-Pro è open-sourced in due versioni: Janus-Pro-1B e Janus-Pro-7B. La scelta della versione dipende dalle esigenze specifiche, dalle risorse informatiche e dagli scenari applicativi. Di seguito sono riportati un confronto dettagliato e le raccomandazioni:
Scenari applicabili
Janus-Pro-1B:
- Applicazioni leggere: adatte all'uso su dispositivi mobili, nei browser o in ambienti con risorse limitate. Ciò consente a un maggior numero di utenti di sperimentare le ultime novità di Janus pro.
- Prototipazione rapida: è adatta per sviluppare e testare rapidamente funzioni multimodali senza richiedere molte risorse di calcolo. Questo è molto importante per gli appassionati di IA, che possono iterare rapidamente e scoprire i problemi incontrati nella ricerca senza richiedere molte risorse di calcolo.
Janus-Pro-7B:
- Generazione di immagini di alta qualità: è adatto alle applicazioni che richiedono la generazione di immagini di alta qualità di scene complesse, come la progettazione pubblicitaria, lo sviluppo di giochi e la creazione artistica. Questo modello è più adatto a scenari di progettazione più professionali, che richiedono capacità hardware più potenti e capacità di calcolo più elevate.
- Comprensione di istruzioni complesse: adatta a scenari che richiedono l'elaborazione di istruzioni testuali complesse e la generazione di immagini accurate, come la realtà virtuale (VR) e la realtà aumentata (AR).
Requisiti per la distribuzione
Janus-Pro-1B:
- Requisiti hardware: adatto all'esecuzione su dispositivi con risorse limitate, come le GPU che richiedono 16 GB di VRAM. Se avete solo una scheda grafica precedente, questa potrebbe essere più adatta a voi.
- Scenario applicativo: adatto all'esecuzione nel browser o alla distribuzione su dispositivi leggeri.
Janus-Pro-7B:
- Requisiti hardware: richiede risorse di calcolo più elevate, come una GPU con 24 GB di VRAM. Questa soluzione è più adatta agli utenti con schede grafiche più recenti.
- Scenario applicativo: adatto all'esecuzione su GPU standard e a scenari che richiedono prestazioni elevate.
Sintesi
Se lo scenario applicativo richiede un'elevata qualità dell'immagine e la comprensione di istruzioni complesse e si dispone di risorse di calcolo sufficienti, si consiglia l'Janus-Pro-7B.
Se avete bisogno di una distribuzione leggera o di risorse informatiche limitate, vi consigliamo Janus-Pro-1B.
Supporto e risorse della comunità
DeepSeek offre agli sviluppatori un'ampia gamma di risorse e supporto:
- La documentazione ufficiale fornisce descrizioni dettagliate dell'interfaccia API e guide tecniche, tra cui la messa a punto del modello, esercitazioni sulla distribuzione e altri contenuti.
- La comunità degli sviluppatori mette a disposizione forum e gruppi di discussione per facilitare lo scambio di esperienze tra gli sviluppatori. Vengono organizzate regolarmente sessioni di condivisione tecnica e hackathon.
- Il supporto tecnico fornisce servizi di assistenza tecnica professionale per risolvere i problemi riscontrati dagli utenti durante l'utilizzo.
