O modelo de código aberto de baixo custo e alto desempenho do deepseek se tornou viral. Um grande número de novos usuários se registrou no site do deepseek, o que fez com que o site travasse várias vezes.
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) estão mudando todos os aspectos do nosso trabalho e da nossa vida.
Mas também passou por muitas dificuldades e desafios no último período. E, nesse campo, o DeepSeek se destaca com sua tecnologia inovadora e desempenho excepcional.
Faremos um mergulho profundo no Janus Pro DeepSeek, o mais recente modelo de IA e o mais recente modelo multimodal de grande porte de código aberto do DeepSeek. Saiba mais sobre seus recursos técnicos, histórico de desenvolvimento e valor de aplicação prática.
O que é Janus Pro DeepSeek?
O Janus Pro é um modelo de IA multimodal de código aberto lançado pela equipe do DeepSeek, usado principalmente para compreensão e geração de imagens.
Funções principais
- Compreensão e geração multimodal: O Janus Pro pode processar texto e imagens ao mesmo tempo, compreendendo o conteúdo da imagem e gerando imagens com base na descrição do texto.
- Modelo de código aberto e em larga escala: Está disponível em dois tamanhos de parâmetros, 1B e 7B, e é de código aberto e disponível comercialmente
Desenvolvimento de Janus Pro DeepSeek
Estabelecimento e desenvolvimento
- Julho de 2023: A DeepSeek foi oficialmente estabelecida, com sede em Hangzhou, concentrando-se em pesquisa e desenvolvimento no campo da inteligência artificial geral (AGI).
- 2 de novembro de 2023: Lançamento do primeiro modelo grande de código-fonte aberto DeepSeek Coder, que oferece suporte a tarefas de geração de código, depuração e análise de dados em várias linguagens de programação.
- 29 de novembro de 2023: O DeepSeek LLM, um modelo grande de uso geral com uma escala de parâmetros de 67 bilhões, é lançado, incluindo versões básicas e de bate-papo de 7B e 67B.
Inovações técnicas e iterações de produtos
- 7 de maio de 2024: É lançado o DeepSeek-V2, o modelo de especialista híbrido (MoE) de código aberto de segunda geração, com um total de 236 bilhões de parâmetros e um custo de inferência reduzido para apenas 1 RMB por milhão de tokens.
- 26 de dezembro de 2024: O DeepSeek-V3 é lançado, com um total de 671 bilhões de parâmetros. Ele adota uma arquitetura MoE inovadora e treinamento de precisão mista FP8, e o custo de treinamento é de apenas US$ 5,576 milhões.
- 20 de janeiro de 2025: O DeepSeek-R1, uma nova geração de modelo de inferência, é lançado, com desempenho equivalente ao da versão oficial o1 da OpenAI, e tem código aberto.
Em 27 de janeiro, a Modelo multimodal janus pro foi lançado e teve seu código aberto imediatamente após o lançamento, para que mais pessoas pudessem participar do processo de desenvolvimento de grandes modelos de IA e usar e aprender a mais recente tecnologia de IA com recursos limitados.
Janus Pro Tecnologia principal do DeepSeek
Desacoplamento de codificação visual
O Janus Pro usa a tecnologia de desacoplamento de codificação visual para dividir o caminho de codificação visual em caminhos de processamento independentes, que são usados para tarefas de compreensão e geração multimodais, respectivamente. Esse design resolve com eficácia o problema do conflito funcional entre o codificador visual nas tarefas de compreensão e geração nos modelos multimodais tradicionais e melhora a flexibilidade e a adaptabilidade de tarefas do modelo.
Arquitetura do transformador unificado
Apesar da dissociação do caminho de codificação visual, o Janus Pro ainda usa uma única arquitetura Transformer para lidar com tarefas multimodais. Essa arquitetura unificada simplifica o design do modelo e, ao mesmo tempo, melhora a escalabilidade do modelo e a capacidade dos modelos de trabalharem juntos em várias tarefas.
Estratégia de treinamento otimizada
O Janus Pro fez uma série de otimizações na estratégia de treinamento, incluindo
- Ampliação do tempo de treinamento do conjunto de dados ImageNet para melhorar os recursos de compreensão de imagens do modelo.
- Com foco no treinamento de dados de texto para imagem, a capacidade de geração do modelo é otimizada.
- O ajuste da proporção de dados de treinamento garante que o modelo tenha um desempenho mais estável e eficiente em tarefas multimodais.
Dados de treinamento expandidos
O Janus Pro usa dados de treinamento diversos e em grande escala, incluindo dados de compreensão multimodal e dados de geração visual. A expansão desses dados não apenas melhora a capacidade de compreensão do modelo, mas também aprimora sua qualidade de geração.
Codificador visual inovador
Para tarefas de compreensão multimodal, o Janus Pro usa o SigLIP-L como codificador visual, que suporta entradas de imagem com resolução de até 384×384. Esse suporte de alta resolução permite que o modelo capture mais detalhes da imagem, melhorando assim a precisão da compreensão visual.
Módulo generativo de alto desempenho
Para tarefas de geração de imagens, o Janus Pro usa o LlamaGen Tokenizer com uma taxa de downsampling de 16 para gerar imagens mais detalhadas. Esse design torna as imagens geradas mais realistas e detalhadas.
Inovações em infraestrutura
O Janus Pro foi desenvolvido com base nos modelos DeepSeek-LLM-1.5b e DeepSeek-LLM-7b, que fornecem ao modelo recursos avançados de processamento multimodal, tornando-o excelente em tarefas de geração e compreensão multimodal.
Recursos de geração e compreensão multimodal
O Janus Pro é capaz não apenas de lidar com tarefas de compreensão multimodal (como respostas a perguntas visuais e legendas de imagens), mas também de gerar imagens de alta qualidade a partir de descrições de texto. Essa capacidade o torna excelente em cenários multimodais.
Desempenho do Janus Pro DeepSeek
O modelo Janus-Pro do DeepSeek é excelente em tarefas de compreensão e geração multimodais. A seguir, apresentamos uma análise detalhada de seu desempenho:
Desempenho da compreensão multimodal
- Referência MMBench: O Janus-Pro-7B obteve uma pontuação de 79,2 no benchmark MMBench para compreensão multimodal, superando os modelos multimodais unificados de última geração existentes, incluindo Janus (69,4), TokenFlow (68,9) e MetaMorph (75,2).
- Resposta visual a perguntas: A precisão da resposta a perguntas visuais do Janus-Pro supera a do GPT-4V, identificando com precisão detalhes em imagens e respondendo a perguntas relacionadas.
Rastreamento de comandos de texto para imagem
- Teste de referência GenEval: O Janus-Pro-7B alcançou uma precisão geral de 80% no teste GenEval, superando significativamente outros modelos, como o DALL-E 3 (67%) e o Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Compreensão de comandos complexos: No teste DPG-Bench, o Janus-Pro-7B obteve uma excelente pontuação de 84,19 pontos e conseguiu gerar com precisão cenas complexas, como "uma montanha nevada com um lago azul no topo".
Desempenho da geração de texto para imagem
- Qualidade e estabilidade da imagem: Apesar de uma resolução de saída de 384×384, as imagens geradas pelo Janus-Pro-7B apresentam um alto grau de realismo e riqueza de detalhes, especialmente ao processar cenas criativas e imaginativas. Ele é capaz de compreender com precisão as informações semânticas nas palavras de alerta e gerar imagens logicamente razoáveis e coerentes.
- Velocidade de geração: o Janus-Pro suporta a geração de imagens 4K em um único cartão, o que é duas vezes mais rápido do que o Stable Diffusion 3.
Arquitetura e treinamento do modelo
- Desacoplamento da codificação visual: O Janus-Pro usa um método de codificação independente para converter a entrada original em recursos, que são então processados por um transformador autorregressivo unificado para obter a dissociação da codificação visual em tarefas de compreensão e geração multimodais.
- Dados de treinamento: O Janus-Pro incorpora 72 milhões de imagens sintéticas de alta qualidade ao treinamento para garantir uma proporção de 1:1 entre dados reais e sintéticos. Ele também adiciona cerca de 90 milhões de amostras de dados de treinamento de compreensão multimodal, melhorando significativamente o desempenho do modelo.
Escalabilidade e implementação
Tamanho do modelo: A série Janus-Pro oferece modelos com tamanhos de parâmetros 1B e 7B, que levam em conta o desempenho e os custos de computação e são adequados para mais casos de uso.
Implementação mínima: O Janus-Pro é lançado sob a licença MIT, é compatível com o uso comercial e oferece duas versões: 1.5B (requer 16 GB de VRAM) e 7B (requer 24 GB de VRAM), que podem ser executadas em GPUs padrão.
Cenários de aplicação prática do Janus Pro DeepSeek
Os modelos multimodais de IA, especialmente os modelos de texto para imagem, têm grande potencial de desenvolvimento no setor comercial. Após um longo período de desenvolvimento, os modelos de IA de texto para imagem já fizeram grandes progressos
No cenário mais comum de publicidade ou design de cartazes, os designers ou usuários podem usar o Janus pro para inserir uma descrição de texto e gerar rapidamente cartazes de alta qualidade. Ao iterar por meio de protótipos de pôsteres, eles podem economizar tempo de design e aumentar a eficiência criativa. Isso pode aumentar muito a eficiência dos designers, que podem dedicar seu tempo a atividades mais significativas
Além do design tradicional de pôsteres ou de publicidade, nas configurações de jogos mais populares atualmente, o modelo ai large também pode ajudar os designers a gerar cenas, personagens e itens de jogos em tempo real, reduzindo o custo e a dificuldade de desenvolvimento e melhorando os efeitos visuais do jogo. Acreditamos que o modelo ai large pode continuar a liberar o potencial e a imaginação dos criadores e criar produtos mais interessantes
Além do campo do design, em outros campos de aprendizado, educação e no campo profissional vertical da medicina, o modelo multimodal também terá um grande desenvolvimento.
No futuro, poderemos ver o surgimento de mais aplicativos muito interessantes que podem melhorar muito a eficiência e a qualidade de nossas vidas.
Enquanto isso, os recursos de código aberto do Janus-Pro (licença MIT) e os métodos de implantação mínima (suporta a execução em GPUs padrão) reduzem ainda mais a barreira de entrada, tornando-o amplamente aplicável aos campos acima.
Isso permite que mais usuários participem do desenvolvimento, de modo que mais pessoas possam aprimorar essas funções e melhorar os recursos de toda a comunidade.
Como posso escolher a versão correta do Janus Pro DeepSeek para mim?
O Janus-Pro tem código aberto em duas versões: Janus-Pro-1B e Janus-Pro-7B. A versão a ser escolhida depende de suas necessidades específicas, recursos de computação e cenários de aplicativos. Veja a seguir uma comparação detalhada e recomendações:
Cenários aplicáveis
Janus-Pro-1B:
- Aplicativos leves: adequados para uso em dispositivos móveis, em navegadores ou em ambientes com recursos limitados. Isso permite que mais usuários experimentem o mais recente produto Janus.
- Prototipagem rápida: adequada para o desenvolvimento e o teste rápidos de funções multimodais sem a necessidade de muitos recursos de computação. Isso é muito importante para os entusiastas da IA, que podem iterar e descobrir rapidamente os problemas encontrados na pesquisa sem precisar de muitos recursos de computação.
Janus-Pro-7B:
- Geração de imagens de alta qualidade: adequado para aplicativos que exigem a geração de imagens de alta qualidade de cenas complexas, como design de publicidade, desenvolvimento de jogos e criação artística. Esse modelo é mais adequado para cenários de design mais profissionais, que exigem recursos de hardware e de computação mais avançados
- Compreensão de instruções complexas: adequado para cenários que precisam processar instruções de texto complexas e gerar imagens precisas, como realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR)
Requisitos de implementação
Janus-Pro-1B:
- Requisitos de hardware: adequado para execução em dispositivos com recursos limitados, como GPUs que exigem 16 GB de VRAM. Se você tiver apenas uma placa de vídeo mais antiga, talvez seja mais adequado para você
- Cenário do aplicativo: adequado para execução no navegador ou implantação em dispositivos leves.
Janus-Pro-7B:
- Requisitos de hardware: requer recursos de computação mais altos, como uma GPU com 24 GB de VRAM. Isso será mais adequado para usuários com placas de vídeo mais recentes
- Cenário do aplicativo: adequado para execução em GPUs padrão e para cenários que exigem alto desempenho.
Resumo
Se o cenário do seu aplicativo exigir alta qualidade de imagem e compreensão de instruções complexas, e se você tiver recursos de computação suficientes, recomendamos o Janus-Pro-7B.
Se você precisar de uma implementação leve ou tiver recursos de computação limitados, recomendamos o Janus-Pro-1B.
Suporte e recursos da comunidade
O DeepSeek fornece aos desenvolvedores uma grande variedade de recursos e suporte:
- A documentação oficial fornece descrições detalhadas da interface da API e guias técnicos, incluindo ajuste fino do modelo, tutoriais de implantação e outros conteúdos.
- A comunidade de desenvolvedores oferece fóruns e grupos de discussão para facilitar a troca de experiências entre os desenvolvedores. São realizadas sessões regulares de compartilhamento técnico e hackathons.
- O suporte técnico oferece serviços de suporte técnico profissional para resolver problemas encontrados pelos usuários durante o uso.
