Modelul open source deepseek cu costuri reduse și performanțe ridicate a devenit viral. Un număr mare de utilizatori noi s-au înregistrat pe site-ul deepseek, ceea ce a cauzat în mod repetat blocarea site-ului.
Odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei inteligenței artificiale, modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) schimbă fiecare aspect al muncii și vieții noastre.
Dar a cunoscut și multe dificultăți și provocări în ultima perioadă de timp. În acest domeniu, DeepSeek se remarcă prin tehnologia sa inovatoare și performanțele sale remarcabile.
Vom analiza în profunzime Janus Pro DeepSeek, cel mai recent model AI și cel mai recent model mare multimodal cu sursă deschisă al DeepSeek. Aflați despre caracteristicile sale tehnice, istoricul dezvoltării și valoarea aplicației practice.
Ce este Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro este un model AI multimodal open-source lansat de echipa DeepSeek, utilizat în principal pentru înțelegerea și generarea imaginilor.
Funcții de bază
- Înțelegerea și generarea multimodală: Janus Pro poate procesa text și imagini în același timp, înțelegând conținutul imaginii și generând imagini pe baza descrierii textului.
- Sursă deschisă și model la scară largă: Acesta este disponibil în două mărimi de parametru, 1B și 7B, și este open source și disponibil în comerț
Dezvoltarea de Janus Pro DeepSeek
Înființare și dezvoltare
- Iulie 2023: DeepSeek este înființată oficial, cu sediul central în Hangzhou, concentrându-se pe cercetarea și dezvoltarea în domeniul inteligenței artificiale generale (AGI).
- 2 noiembrie 2023: Lansarea primului model de cod mare cu sursă deschisă DeepSeek Coder, care sprijină generarea de cod, depanarea și analiza datelor în mai multe limbaje de programare.
- 29 noiembrie 2023: Este lansat DeepSeek LLM, un model mare cu scop general, cu o scară de parametri de 67 de miliarde, care include versiunile de bază și de chat 7B și 67B.
Descoperiri tehnice și iterații ale produselor
- 7 mai 2024: DeepSeek-V2, a doua generație a modelului expert hibrid (MoE) open source, este lansat, cu un total de 236 de miliarde de parametri și un cost de inferență redus la doar 1 RMB pe milion de jetoane.
- 26 decembrie 2024: DeepSeek-V3 este lansat, cu un total de 671 de miliarde de parametri. Acesta adoptă o arhitectură MoE inovatoare și o formare de precizie mixtă FP8, iar costul de formare este de numai 5,576 milioane de dolari americani.
- 20 ianuarie 2025: DeepSeek-R1, o nouă generație de model de inferență, este lansat, cu performanțe egale cu versiunea oficială o1 a OpenAI, și open sourced.
Pe 27 ianuarie, Consiliul Model multimodal janus pro a fost lansat și a fost open-sourced imediat după lansare, astfel încât mai mulți oameni să poată participa la procesul de dezvoltare a modelelor AI mari și să utilizeze și să învețe cele mai recente tehnologii AI cu resurse limitate.
Janus Pro Tehnologia de bază a DeepSeek
Decuplarea codurilor vizuale
Janus Pro utilizează tehnologia de decuplare a codificării vizuale pentru a împărți calea de codificare vizuală în căi de procesare independente, care sunt utilizate pentru sarcini multimodale de înțelegere și, respectiv, de generare. Acest design rezolvă în mod eficient problema conflictului funcțional dintre codificatorul vizual în sarcinile de înțelegere și generare din modelele multimodale tradiționale și îmbunătățește flexibilitatea și adaptabilitatea la sarcini a modelului.
Arhitectura transformatorului unificat
În ciuda decuplării căii de codificare vizuală, Janus Pro utilizează în continuare o singură arhitectură Transformer pentru a gestiona sarcinile multimodale. Această arhitectură unificată simplifică proiectarea modelelor, îmbunătățind în același timp scalabilitatea modelelor și capacitatea modelelor de a lucra împreună în cadrul mai multor sarcini.
Strategie de formare optimizată
Janus Pro a efectuat o serie de optimizări ale strategiei de formare, inclusiv
- Extinderea timpului de formare a setului de date ImageNet pentru a îmbunătăți capacitățile modelului de înțelegere a imaginilor.
- Concentrându-se pe datele de formare text-imagine, capacitatea generativă a modelului este optimizată.
- Ajustarea proporției de date de formare asigură o performanță mai stabilă și mai eficientă a modelului în sarcinile multimodale.
Date de formare extinse
Janus Pro utilizează date de instruire diverse și pe scară largă, inclusiv date de înțelegere multimodală și date de generare vizuală. Extinderea acestor date nu numai că îmbunătățește capacitatea de înțelegere a modelului, dar îi sporește și calitatea generativă.
Codificator vizual inovator
Pentru sarcinile de înțelegere multimodală, Janus Pro utilizează SigLIP-L ca codificator vizual, care acceptă imagini cu o rezoluție de până la 384×384. Acest suport de înaltă rezoluție permite modelului să capteze mai multe detalii ale imaginii, îmbunătățind astfel precizia înțelegerii vizuale.
Modul generativ de înaltă performanță
Pentru sarcinile de generare a imaginilor, Janus Pro utilizează LlamaGen Tokenizer cu o rată de downsampling de 16 pentru a genera imagini mai detaliate. Acest design face ca imaginile generate să fie mai realiste și mai detaliate.
Inovații în domeniul infrastructurii
Janus Pro este construit pe modelele DeepSeek-LLM-1.5b și DeepSeek-LLM-7b, care oferă modelului capacități puternice de procesare multimodală, făcându-l să exceleze în sarcinile de înțelegere și generare multimodală.
Capacități de înțelegere și generare multimodală
Janus Pro este capabil nu numai să gestioneze sarcini de înțelegere multimodală (cum ar fi răspunsul vizual la întrebări și subtitrarea imaginilor), ci și să genereze imagini de înaltă calitate din descrieri text. Această capacitate îl face să exceleze în scenariile multimodale.
Janus Pro Performanță DeepSeek
Modelul Janus-Pro al DeepSeek excelează în sarcinile de înțelegere și generare multimodală. În continuare este prezentată o analiză detaliată a performanței sale:
Performanța înțelegerii multimodale
- MMBench benchmark: Janus-Pro-7B a obținut un scor de 79,2 în benchmark-ul MMBench pentru înțelegerea multimodală, depășind modelele multimodale unificate de ultimă generație existente, inclusiv Janus (69,4), TokenFlow (68,9) și MetaMorph (75,2).
- Răspuns vizual la întrebări: Precizia răspunsului vizual la întrebări a Janus-Pro depășește GPT-4V, identificând cu acuratețe detaliile din imagini și răspunzând la întrebările aferente.
Urmărirea comenzilor text-imagine
- Testul de referință GenEval: Janus-Pro-7B a obținut o precizie globală de 80% în testul GenEval, depășind în mod semnificativ alte modele precum DALL-E 3 (67%) și Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Înțelegerea comenzilor complexe: În testul DPG-Bench, Janus-Pro-7B a obținut un scor excelent de 84,19 puncte și a fost capabil să genereze cu precizie scene complexe precum "un munte înzăpezit cu un lac albastru în vârf".
Performanța generării text-imagine
- Calitatea și stabilitatea imaginii: În ciuda unei rezoluții de ieșire de 384×384, imaginile generate de Janus-Pro-7B prezintă un grad ridicat de realism și detalii bogate, în special atunci când procesează scene imaginative și creative. Acesta poate înțelege cu acuratețe informațiile semantice din cuvintele prompter și poate genera imagini logice rezonabile și coerente.
- Viteza de generare: Janus-Pro suportă generarea de imagini 4K pe un singur card, ceea ce este de 2 ori mai rapid decât Stable Diffusion 3.
Arhitectura și formarea modelului
- Decuplarea codificării vizuale: Janus-Pro utilizează o metodă de codificare independentă pentru a converti intrarea originală în caracteristici, care sunt apoi prelucrate de un transformator autoregresiv unificat pentru a realiza decuplarea codificării vizuale în sarcinile de înțelegere și generare multimodală.
- Date de instruire: Janus-Pro încorporează 72 de milioane de imagini sintetice de înaltă calitate în formare pentru a asigura un raport de 1:1 între datele reale și cele sintetice. De asemenea, adaugă aproximativ 90 de milioane de eșantioane de date de instruire pentru înțelegere multimodală, îmbunătățind semnificativ performanța modelului.
Scalabilitate și implementare
Dimensiunea modelului: Seria Janus-Pro oferă modele cu dimensiuni ale parametrilor 1B și 7B, care iau în considerare atât performanța, cât și costurile de calcul și sunt potrivite pentru mai multe cazuri de utilizare.
Implementare minimă: Janus-Pro este lansat sub licența MIT, acceptă utilizarea comercială și oferă două versiuni: 1.5B (necesită 16 GB VRAM) și 7B (necesită 24 GB VRAM), care pot rula pe GPU-uri standard.
Scenarii practice de aplicare a Janus Pro DeepSeek
Modelele multimodale AI, în special modelele text-imagine, au un mare potențial de dezvoltare în sectorul comercial. După o lungă perioadă de dezvoltare, modelele AI text-imagine au înregistrat deja progrese semnificative
În cel mai comun scenariu de publicitate sau design de postere, designerii sau utilizatorii pot utiliza Janus pro pentru a introduce o descriere text și a genera rapid postere de înaltă calitate. Prin iterarea prin prototipuri de afișe, aceștia pot economisi timp de proiectare și pot îmbunătăți eficiența creativă. Acest lucru poate îmbunătăți considerabil eficiența designerilor, care își pot petrece timpul cu lucruri mai semnificative
În plus față de designul tradițional al afișelor sau al publicității, în cele mai populare setări de jocuri din zilele noastre, modelul ai large poate ajuta, de asemenea, designerii să genereze scene de joc, personaje și elemente în timp real, reducând costul și dificultatea dezvoltării, îmbunătățind în același timp efectele vizuale ale jocului. Credem că modelul ai large poate continua să deblocheze potențialul și imaginația creatorilor și să realizeze produse mai interesante
În plus față de domeniul designului, în alte domenii de învățare, educație și în domeniul vertical profesional al medicinei, modelul multimodal va avea, de asemenea, o mare dezvoltare.
În viitor, am putea asista la apariția altor aplicații foarte interesante care pot îmbunătăți considerabil eficiența și calitatea vieții noastre.
În același timp, caracteristicile open source ale Janus-Pro (licență MIT) și metodele minime de implementare (suportă rularea pe GPU-uri standard) reduc și mai mult bariera de intrare, făcându-l aplicabil pe scară largă în domeniile de mai sus.
Acest lucru permite mai multor utilizatori să participe la dezvoltare, astfel încât mai mulți oameni să poată îmbunătăți aceste funcții și să sporească capacitățile întregii comunități.
Cum aleg versiunea potrivită de Janus Pro DeepSeek pentru mine?
Janus-Pro este disponibil în două versiuni: Janus-Pro-1B și Janus-Pro-7B. Versiunea pe care o alegeți depinde de nevoile dvs. specifice, de resursele de calcul și de scenariile aplicațiilor. În cele ce urmează sunt prezentate o comparație detaliată și recomandări:
Scenarii aplicabile
Janus-Pro-1B:
- Aplicații ușoare: potrivite pentru utilizarea pe dispozitive mobile, în browsere sau în medii cu resurse limitate. Acest lucru permite mai multor utilizatori să experimenteze cele mai recente Janus pro.
- Prototiparea rapidă: adecvată pentru dezvoltarea și testarea rapidă a funcțiilor multimodale fără a necesita multe resurse de calcul. Acest lucru este foarte important pentru pasionații de inteligență artificială, care pot itera rapid și descoperi problemele întâlnite în cercetare fără a necesita multe resurse de calcul.
Janus-Pro-7B:
- Generarea de imagini de înaltă calitate: potrivit pentru aplicații care necesită generarea de imagini de înaltă calitate ale unor scene complexe, cum ar fi designul publicitar, dezvoltarea de jocuri și creația artistică. Acest model este mai potrivit pentru scenarii de proiectare mai profesionale, care necesită capacități hardware mai puternice și capacități de calcul mai puternice
- Înțelegerea instrucțiunilor complexe: adecvat pentru scenarii care trebuie să proceseze instrucțiuni text complexe și să genereze imagini precise, cum ar fi realitatea virtuală (VR) și realitatea augmentată (AR)
Cerințe de desfășurare
Janus-Pro-1B:
- Cerințe hardware: potrivit pentru rularea pe dispozitive cu resurse limitate, cum ar fi GPU-urile care necesită 16GB VRAM. Dacă aveți doar o placă grafică mai veche, atunci acest lucru poate fi mai potrivit pentru dvs.
- Scenariu de aplicare: adecvat pentru rularea în browser sau pentru implementarea pe dispozitive ușoare.
Janus-Pro-7B:
- Cerințe hardware: necesită resurse de calcul mai mari, cum ar fi un GPU cu 24 GB VRAM. Acest lucru va fi mai potrivit pentru utilizatorii cu plăci grafice mai noi
- Scenariu de aplicare: adecvat pentru rularea pe GPU-uri standard și pentru scenarii care necesită performanțe ridicate.
Rezumat
Dacă scenariul aplicației dvs. necesită o calitate ridicată a imaginii și o înțelegere complexă a instrucțiunilor și aveți suficiente resurse de calcul, vă recomandăm Janus-Pro-7B.
Dacă aveți nevoie de o implementare ușoară sau aveți resurse de calcul limitate, vă recomandăm Janus-Pro-1B.
Sprijin și resurse comunitare
DeepSeek oferă dezvoltatorilor o multitudine de resurse și asistență:
- Documentația oficială oferă descrieri detaliate ale interfeței API și ghiduri tehnice, inclusiv ajustarea modelului, tutoriale de implementare și alt conținut.
- Comunitatea dezvoltatorilor oferă forumuri și grupuri de discuții pentru a facilita schimbul de experiență între dezvoltatori. Sunt organizate în mod regulat sesiuni de schimb de informații tehnice și hackathons.
- Asistența tehnică oferă servicii profesionale de asistență tehnică pentru rezolvarea problemelor întâmpinate de utilizatori în timpul utilizării.
