Недорогая и высокопроизводительная модель deepseek с открытым исходным кодом стала вирусной. На сайте deepseek зарегистрировалось большое количество новых пользователей, что неоднократно приводило к сбоям в работе сайта.
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM) меняют все аспекты нашей работы и жизни.
Но за прошедшее время на его долю выпало немало трудностей и проблем. И в этой области DeepSeek выделяется своей инновационной технологией и выдающейся производительностью.
Мы глубоко погрузимся в Janus Pro DeepSeek, новейшую модель искусственного интеллекта и мультимодальную крупную модель DeepSeek с открытым исходным кодом. Узнаем о ее технических особенностях, истории разработки и практическом применении.
Что такое Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro - это мультимодальная модель ИИ с открытым исходным кодом, выпущенная командой DeepSeek и используемая в основном для понимания и создания изображений.
Основные функции
- Мультимодальное понимание и генерирование: Janus Pro может одновременно обрабатывать текст и изображения, как понимая содержание изображения, так и генерируя изображения на основе текстового описания.
- Открытый исходный код и крупномасштабная модель: Он доступен в двух вариантах размеров, 1B и 7B, с открытым исходным кодом и коммерчески доступен
Развитие Janus Pro DeepSeek
Создание и развитие
- Июль 2023 года: Компания DeepSeek официально создана, ее штаб-квартира находится в Ханчжоу и занимается исследованиями и разработками в области общего искусственного интеллекта (AGI).
- 2 ноября 2023 года: Выпуск первой модели DeepSeek Coder с открытым исходным кодом, которая поддерживает задачи генерации кода, отладки и анализа данных на нескольких языках программирования.
- 29 ноября 2023 года: Запущена DeepSeek LLM, крупная модель общего назначения с масштабом параметров 67 миллиардов, включающая базовую и чат-версии 7B и 67B.
Технические прорывы и итерации продукта
- 7 мая 2024 года: Выпущена DeepSeek-V2, второе поколение гибридной экспертной модели (MoE) с открытым исходным кодом, с 236 миллиардами параметров и стоимостью вывода, сниженной всего до 1 юаня за миллион токенов.
- 26 декабря 2024 года: Выпущен DeepSeek-V3, содержащий в общей сложности 671 миллиард параметров. В нем используется инновационная архитектура MoE и смешанная точная подготовка FP8, а стоимость подготовки составляет всего 5,576 миллиона долларов США.
- 20 января 2025 г.: Выпущена DeepSeek-R1, модель вывода нового поколения, по производительности не уступающая официальной версии OpenAI o1, и открыта для использования.
27 января Мультимодальная модель janus pro Сразу после выхода он был открыт, чтобы больше людей могли участвовать в процессе разработки больших моделей ИИ, использовать и изучать новейшие технологии ИИ при ограниченных ресурсах.
Janus Pro Основная технология DeepSeek
Развязка визуального кодирования
Janus Pro использует технологию разделения визуального кодирования для разделения пути визуального кодирования на независимые пути обработки, которые используются для мультимодальных задач понимания и генерации соответственно. Такая конструкция эффективно решает проблему функционального конфликта между визуальным кодером в задачах понимания и генерации в традиционных мультимодальных моделях, а также повышает гибкость и адаптивность модели к задачам.
Унифицированная архитектура трансформатора
Несмотря на разделение путей визуального кодирования, Janus Pro по-прежнему использует единую архитектуру трансформеров для обработки мультимодальных задач. Эта унифицированная архитектура упрощает проектирование моделей, улучшая их масштабируемость и способность моделей работать вместе в разных задачах.
Оптимизированная стратегия обучения
Компания Janus Pro внесла ряд оптимизаций в стратегию обучения, в том числе
- Увеличение времени обучения набора данных ImageNet для улучшения способности модели понимать изображения.
- Сосредоточившись на обучении данных "текст-изображение", оптимизируются генеративные способности модели.
- Регулировка доли обучающих данных обеспечивает более стабильную и эффективную работу модели в мультимодальных задачах.
Расширенные учебные данные
Janus Pro использует масштабные и разнообразные обучающие данные, включая данные мультимодального понимания и данные визуальной генерации. Расширение этих данных не только улучшает способность модели к пониманию, но и повышает ее генеративные качества.
Инновационный визуальный кодировщик
Для решения задач мультимодального понимания в Janus Pro в качестве визуального кодера используется SigLIP-L, который поддерживает ввод изображений с разрешением до 384×384. Поддержка высокого разрешения позволяет модели улавливать больше деталей изображения, тем самым повышая точность визуального понимания.
Высокопроизводительный генеративный модуль
Для задач генерации изображений в Janus Pro используется токенизатор LlamaGen с частотой понижения дискретизации 16 для создания более детализированных изображений. Такая конструкция делает генерируемые изображения более реалистичными и детализированными.
Инфраструктурные инновации
Janus Pro построена на моделях DeepSeek-LLM-1.5b и DeepSeek-LLM-7b, которые обеспечивают модели мощные возможности мультимодальной обработки, что позволяет ей превосходно справляться с задачами мультимодального понимания и генерации.
Возможности мультимодального понимания и генерации
Janus Pro способен не только решать задачи мультимодального понимания (например, отвечать на визуальные вопросы и создавать подписи к изображениям), но и генерировать высококачественные изображения по текстовым описаниям. Эта способность делает его превосходным в мультимодальных сценариях.
Производительность Janus Pro DeepSeek
Модель Janus-Pro компании DeepSeek отлично справляется с задачами мультимодального понимания и генерации. Ниже приводится подробный анализ ее производительности:
Производительность мультимодального понимания
- Бенчмарк MMBench: Janus-Pro-7B получил 79,2 балла в бенчмарке MMBench для мультимодального понимания, превзойдя существующие современные унифицированные мультимодальные модели, включая Janus (69,4), TokenFlow (68,9) и MetaMorph (75,2).
- Визуальные ответы на вопросы: По точности ответов на визуальные вопросы Janus-Pro превосходит GPT-4V, точно определяя детали на изображениях и отвечая на соответствующие вопросы.
Отслеживание команд преобразования текста в изображение
- Эталонный тест GenEval: Janus-Pro-7B достигла общей точности 80% в тесте GenEval, значительно превзойдя другие модели, такие как DALL-E 3 (67%) и Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Понимание сложных команд: В тесте DPG-Bench Janus-Pro-7B набрал отличные 84,19 балла и смог точно сгенерировать сложные сцены, такие как "снежная гора с голубым озером на вершине".
Производительность преобразования текста в изображение
- Качество и стабильность изображения: Несмотря на выходное разрешение 384×384, изображения, создаваемые Janus-Pro-7B, отличаются высокой степенью реалистичности и насыщенностью деталями, особенно при обработке образных и творческих сцен. Он способен точно понимать семантическую информацию в словах подсказки и генерировать логически обоснованные и последовательные изображения.
- Скорость генерации: Janus-Pro поддерживает генерацию 4K-изображений на одной карте, что в 2 раза быстрее, чем Stable Diffusion 3.
Архитектура модели и обучение
- Развязка визуального кодирования: Janus-Pro использует независимый метод кодирования для преобразования исходного входного сигнала в признаки, которые затем обрабатываются унифицированным авторегрессионным трансформатором для достижения разделения визуального кодирования в мультимодальных задачах понимания и генерации.
- Данные для обучения: Janus-Pro включает в обучение 72 миллиона высококачественных синтетических изображений, чтобы обеспечить соотношение реальных и синтетических данных 1:1. Также добавляется около 90 миллионов образцов мультимодальных данных для обучения пониманию, что значительно повышает производительность модели.
Масштабируемость и развертывание
Размер модели: В серии Janus-Pro представлены модели с параметрами 1B и 7B, которые учитывают как производительность, так и стоимость вычислений и подходят для большего числа случаев использования.
Минимальное развертывание: Janus-Pro выпускается под лицензией MIT, поддерживает коммерческое использование и предлагает две версии: 1.5B (требует 16 ГБ VRAM) и 7B (требует 24 ГБ VRAM), которые могут работать на стандартных графических процессорах.
Сценарии практического применения Janus Pro DeepSeek
Мультимодальные модели ИИ, особенно модели "текст-изображение", имеют большой потенциал для развития в коммерческом секторе. После длительного периода разработки модели ИИ "текст-изображение" уже достигли большого прогресса
В наиболее распространенном сценарии разработки рекламы или плакатов дизайнеры или пользователи могут использовать Janus pro для ввода текстового описания и быстрого создания высококачественных плакатов. Итерация прототипов плакатов позволяет сэкономить время на разработку и повысить творческую эффективность. Это может значительно повысить эффективность работы дизайнеров, которые смогут тратить время на более значимые вещи
Помимо традиционного дизайна плакатов или рекламы, в более популярных сейчас играх большая модель ai также может помочь дизайнерам генерировать игровые сцены, персонажей и предметы в реальном времени, снижая стоимость и сложность разработки и одновременно улучшая визуальные эффекты игры. Мы верим, что большая модель ai сможет и дальше раскрывать потенциал и воображение создателей, и реализовывать более интересные продукты
Помимо области дизайна, в других областях обучения, образования и профессиональной вертикали медицины мультимодальная модель также будет иметь большое развитие.
В будущем мы можем увидеть появление еще нескольких очень интересных приложений, способных значительно повысить эффективность и качество нашей жизни.
При этом открытые исходные коды Janus-Pro (лицензия MIT) и минимальные методы развертывания (поддержка работы на стандартных GPU) еще больше снижают барьер для входа, что делает его широко применимым в вышеперечисленных областях.
Это позволит большему числу пользователей участвовать в разработке, чтобы больше людей могли улучшить эти функции и расширить возможности всего сообщества.
Как выбрать подходящую версию Janus Pro DeepSeek?
Janus-Pro находится в открытом доступе в двух версиях: Janus-Pro-1B и Janus-Pro-7B. Выбор версии зависит от ваших конкретных потребностей, вычислительных ресурсов и сценариев применения. Ниже приводится подробное сравнение и рекомендации:
Применимые сценарии
Janus-Pro-1B:
- Облегченные приложения: подходят для использования на мобильных устройствах, в браузерах или в средах с ограниченными ресурсами. Это позволяет большему числу пользователей познакомиться с последними достижениями Janus pro.
- Быстрое прототипирование: подходит для быстрой разработки и тестирования мультимодальных функций, не требуя больших вычислительных ресурсов. Это очень важно для энтузиастов искусственного интеллекта, которые могут быстро итерироваться и выявлять проблемы, возникающие в ходе исследований, не требуя больших вычислительных ресурсов.
Janus-Pro-7B:
- Генерация высококачественных изображений: подходит для приложений, требующих генерации высококачественных изображений сложных сцен, таких как дизайн рекламы, разработка игр и художественное творчество. Эта модель больше подходит для более профессиональных сценариев проектирования, требующих более мощных аппаратных возможностей и более мощных вычислительных мощностей
- Понимание сложных инструкций: подходит для сценариев, в которых необходимо обрабатывать сложные текстовые инструкции и генерировать точные изображения, таких как виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR)
Требования к развертыванию
Janus-Pro-1B:
- Аппаратные требования: подходит для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, например на GPU, которым требуется 16 ГБ VRAM. Если у вас есть только более ранняя видеокарта, то эта игра может вам больше подойти
- Сценарий применения: подходит для запуска в браузере или развертывания на легких устройствах.
Janus-Pro-7B:
- Аппаратные требования: требуются более высокие вычислительные ресурсы, например GPU с 24 ГБ VRAM. Это больше подходит для пользователей с более новыми видеокартами
- Сценарий применения: подходит для работы на стандартных графических процессорах и для сценариев, требующих высокой производительности.
Резюме
Если сценарий вашего приложения требует высокого качества изображения и понимания сложных инструкций, а также если вы располагаете достаточными вычислительными ресурсами, мы рекомендуем использовать Janus-Pro-7B.
Если вам требуется легкое развертывание или у вас ограниченные вычислительные ресурсы, мы рекомендуем Janus-Pro-1B.
Поддержка и ресурсы сообщества
DeepSeek предоставляет разработчикам множество ресурсов и поддержку:
- Официальная документация содержит подробное описание интерфейса API и технические руководства, включая тонкую настройку модели, учебники по развертыванию и другие материалы.
- Сообщество разработчиков предоставляет форумы и дискуссионные группы для обмена опытом между разработчиками. Регулярно проводятся сессии обмена техническим опытом и хакатоны.
- Техническая поддержка предоставляет услуги профессиональной технической поддержки для решения проблем, возникающих у пользователей в процессе эксплуатации.
