deepseeks billiga och högpresterande modell med öppen källkod har blivit viral. Ett stort antal nya användare har registrerat sig på deepseeks webbplats, vilket upprepade gånger har lett till att webbplatsen har kraschat.
Med den snabba utvecklingen av artificiell intelligens förändrar stora språkmodeller (LLM) alla aspekter av vårt arbete och våra liv.
Men det har också sett många svårigheter och utmaningar under den senaste tiden. Och inom detta område sticker DeepSeek ut med sin innovativa teknik och enastående prestanda.
Vi kommer att göra en djupdykning i Janus Pro DeepSeek, den senaste AI-modellen och DeepSeeks senaste multimodala stora modell med öppen källkod. Lär dig mer om dess tekniska funktioner, utvecklingshistoria och praktiska tillämpningsvärde.
Vad är Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro är en multimodal AI-modell med öppen källkod som släpptes av DeepSeek-teamet och som främst används för bildförståelse och bildgenerering.
Centrala funktioner
- Multimodal förståelse och generering: Janus Pro kan bearbeta både text och bilder samtidigt, både förstå innehållet i bilden och generera bilder baserat på textbeskrivningen.
- Öppen källkod och storskalig modell: Den finns i två parameterstorlekar, 1B och 7B, och har öppen källkod och är kommersiellt tillgänglig
Utveckling av Janus Pro DeepSeek
Etablering och utveckling
- juli 2023: DeepSeek är officiellt etablerat, med huvudkontor i Hangzhou, och fokuserar på forskning och utveckling inom området allmän artificiell intelligens (AGI).
- 2 november 2023: Lansering av den första stora kodmodellen DeepSeek Coder med öppen källkod, som stöder kodgenerering, felsökning och dataanalys i flera programmeringsspråk.
- 29 november 2023: DeepSeek LLM, en stor modell för allmänt bruk med en parameterskala på 67 miljarder, lanseras, inklusive bas- och chatversioner av 7B och 67B.
Tekniska genombrott och produktupprepningar
- 7 maj 2024: DeepSeek-V2, andra generationens hybridexpertmodell (MoE) med öppen källkod, lanseras med totalt 236 miljarder parametrar och en inferenskostnad som sänkts till endast 1 RMB per miljon tokens.
- 26 december 2024: DeepSeek-V3 släpps, med totalt 671 miljarder parametrar. Den använder en innovativ MoE-arkitektur och FP8-utbildning med blandad precision, och utbildningskostnaden är endast 5,576 miljoner US-dollar.
- 20 januari 2025: DeepSeek-R1, en ny generation av inferensmodell, släpps, med prestanda i nivå med OpenAI: s o1 officiella version, och öppen källkod.
Den 27 januari meddelade janus pro multimodal modell släpptes och den open-sourcades omedelbart efter lanseringen, så att fler människor kan delta i utvecklingsprocessen av stora AI-modeller och använda och lära sig den senaste AI-tekniken med begränsade resurser.
Janus Pro DeepSeeks kärnteknologi
Frikoppling av visuell kodning
Janus Pro använder frikopplingsteknik för visuell kodning för att dela upp den visuella kodningsvägen i oberoende bearbetningsvägar, som används för multimodal förståelse respektive genereringsuppgifter. Denna design löser effektivt problemet med funktionell konflikt mellan den visuella kodaren i förståelse- och genereringsuppgifterna i traditionella multimodala modeller och förbättrar modellens flexibilitet och uppgiftsanpassning.
Unified Transformer-arkitektur
Trots frikopplingen av den visuella kodningsvägen använder Janus Pro fortfarande en enda Transformer-arkitektur för att hantera multimodala uppgifter. Denna enhetliga arkitektur förenklar modelldesignen samtidigt som den förbättrar skalbarheten och modellernas förmåga att arbeta tillsammans i olika uppgifter.
Optimerad utbildningsstrategi
Janus Pro har gjort ett antal optimeringar av träningsstrategin, bland annat
- Förlängning av träningstiden för ImageNet-datasetet för att förbättra modellens förmåga att förstå bilder.
- Genom att fokusera på träning av text-till-bild-data optimeras modellens generativa förmåga.
- Genom att justera andelen träningsdata säkerställer man att modellen fungerar mer stabilt och effektivt i multimodala uppgifter.
Utökade utbildningsdata
Janus Pro använder storskaliga och varierande träningsdata, inklusive multimodala förståelsedata och visuella genereringsdata. Utvidgningen av dessa data förbättrar inte bara modellens förståelseförmåga utan förbättrar också dess generativa kvalitet.
Innovativ visuell kodare
För multimodala förståelseuppgifter använder Janus Pro SigLIP-L som visuell kodare, vilket stöder bildinmatningar med en upplösning på upp till 384×384. Det högupplösta stödet gör att modellen kan fånga fler bilddetaljer och därmed förbättra precisionen i den visuella förståelsen.
Högpresterande generativ modul
För bildgenereringsuppgifter använder Janus Pro LlamaGen Tokenizer med en nedsamplingshastighet på 16 för att generera mer detaljerade bilder. Denna design gör de genererade bilderna mer realistiska och detaljerade.
Innovationer inom infrastruktur
Janus Pro bygger på modellerna DeepSeek-LLM-1.5b och DeepSeek-LLM-7b, som ger modellen kraftfulla multimodala bearbetningsmöjligheter, vilket gör den utmärkt för multimodala förståelse- och genereringsuppgifter.
Funktioner för multimodal förståelse och generering
Janus Pro kan inte bara hantera multimodala förståelseuppgifter (t.ex. visuella frågesvar och bildtexter), utan även generera högkvalitativa bilder från textbeskrivningar. Denna förmåga gör att den utmärker sig i multimodala scenarier.
Janus Pro DeepSeek prestanda
Janus-Pro-modellen av DeepSeek utmärker sig i multimodala förståelse- och genereringsuppgifter. Nedan följer en detaljerad analys av dess prestanda:
Prestanda för multimodal förståelse
- MMBench riktmärke: Janus-Pro-7B uppnådde en poäng på 79,2 i MMBench benchmark för multimodal förståelse, vilket överträffar befintliga state-of-the-art unifierade multimodala modeller inklusive Janus (69,4), TokenFlow (68,9) och MetaMorph (75,2).
- Svar på visuella frågor: Janus-Pro:s noggrannhet vid visuell frågeställning överträffar GPT-4V och identifierar detaljer i bilder och svarar på relaterade frågor.
Spårning av text-till-bild-kommandon
- GenEval-riktmärkestestet: Janus-Pro-7B uppnådde en total noggrannhet på 80% i GenEval-testet, vilket var betydligt bättre än andra modeller som DALL-E 3 (67%) och Stable Diffusion 3 Medium (74%).
Förståelse av komplexa kommandon: I DPG-Bench-testet fick Janus-Pro-7B utmärkta 84,19 poäng och kunde på ett korrekt sätt generera komplexa scener som "ett snöigt berg med en blå sjö på toppen".
Prestanda för generering av text-till-bild
- Bildkvalitet och stabilitet: Trots en utmatningsupplösning på 384×384 uppvisar de bilder som genereras av Janus-Pro-7B en hög grad av realism och detaljrikedom, särskilt vid bearbetning av fantasifulla och kreativa scener. Den kan på ett korrekt sätt förstå den semantiska informationen i uppmaningsorden och generera logiskt rimliga och sammanhängande bilder.
- Generationshastighet: Janus-Pro stöder 4K-bildgenerering på ett enda kort, vilket är 2 gånger snabbare än Stable Diffusion 3.
Modellarkitektur och utbildning
- Frikoppling av visuell kodning: Janus-Pro använder en oberoende kodningsmetod för att omvandla den ursprungliga inmatningen till funktioner, som sedan bearbetas av en enhetlig autoregressiv transformator för att uppnå frikoppling av visuell kodning i multimodala förståelse- och genereringsuppgifter.
- Utbildningsdata: Janus-Pro införlivar 72 miljoner högkvalitativa syntetiska bilder i träningen för att säkerställa ett 1:1-förhållande mellan verkliga och syntetiska data. Den lägger också till cirka 90 miljoner sampel av multimodala träningsdata för förståelse, vilket avsevärt förbättrar modellens prestanda.
Skalbarhet och driftsättning
Storlek på modell: Janus-Pro-serien erbjuder modeller med parameterstorlekarna 1B och 7B, som tar hänsyn till både prestanda och datorkostnader och är lämpliga för fler användningsområden.
Minimal driftsättning: Janus-Pro släpps under MIT-licensen, stöder kommersiell användning och tillhandahåller två versioner: 1.5B (kräver 16 GB VRAM) och 7B (kräver 24 GB VRAM), som kan köras på vanliga GPU:er.
Scenarier för praktisk tillämpning av Janus Pro DeepSeek
Multimodala AI-modeller, särskilt text-till-bild-modeller, har stor potential för utveckling inom den kommersiella sektorn. Efter en lång utvecklingsperiod har AI-text-till-bild-modeller redan gjort stora framsteg
I det vanligaste scenariot för reklam eller affischdesign kan designers eller användare använda Janus pro för att mata in en textbeskrivning och snabbt generera högkvalitativa affischer. Genom att iterera genom affischprototyper kan de spara designtid och förbättra den kreativa effektiviteten. Detta kan avsevärt förbättra effektiviteten hos designers, som kan spendera tid på mer meningsfulla saker
Förutom traditionell affischdesign eller reklamdesign, i de mer populära spelmiljöerna idag, kan den stora ai-modellen också hjälpa designers att generera spelscener, karaktärer och föremål i realtid, vilket minskar kostnaden och svårigheten med utvecklingen samtidigt som spelets visuella effekter förbättras. Vi tror att den stora ai-modellen kan fortsätta att frigöra kreatörernas potential och fantasi och förverkliga mer intressanta produkter
Förutom designområdet, inom andra områden för lärande, utbildning och det professionella vertikala området medicin, kommer den multimodala modellen också att ha en stor utveckling.
I framtiden kan vi få se fler mycket intressanta applikationer som kan förbättra effektiviteten och kvaliteten i våra liv.
Samtidigt minskar Janus-Pro:s funktioner med öppen källkod (MIT-licens) och minimala driftsättningsmetoder (stödjer körning på standard-GPU:er) ytterligare inträdesbarriären, vilket gör den allmänt tillämplig på ovanstående områden.
Detta gör att fler användare kan delta i utvecklingen, så att fler människor kan förbättra dessa funktioner och öka kapaciteten i hela samhället.
Hur väljer jag rätt version av Janus Pro DeepSeek för mig?
Janus-Pro finns i två versioner med öppen källkod: Janus-Pro-1B och Janus-Pro-7B. Vilken version du väljer beror på dina specifika behov, dataresurser och applikationsscenarier. Nedan följer en detaljerad jämförelse och rekommendationer:
Tillämpliga scenarier
Janus-Pro-1B:
- Lättviktiga applikationer: lämpliga för användning på mobila enheter, i webbläsare eller i resursbegränsade miljöer. Detta gör att fler användare kan uppleva den senaste Janus pro.
- Rapid prototyping: lämpar sig för snabb utveckling och testning av multimodala funktioner utan att det krävs stora datorresurser. Detta är mycket viktigt för AI-entusiaster, som snabbt kan iterera och upptäcka problem som uppstår i forskningen utan att det krävs mycket dataresurser.
Janus-Pro-7B:
- Högkvalitativ bildgenerering: lämplig för applikationer som kräver generering av högkvalitativa bilder av komplexa scener, t.ex. reklamdesign, spelutveckling och konstnärligt skapande. Den här modellen är mer lämpad för mer professionella designscenarier, som kräver kraftfullare maskinvarukapacitet och kraftfullare datorkapacitet
- Förståelse för komplexa instruktioner: lämplig för scenarier som behöver bearbeta komplexa textinstruktioner och generera korrekta bilder, t.ex. virtuell verklighet (VR) och förstärkt verklighet (AR)
Krav för driftsättning
Janus-Pro-1B:
- Hårdvarukrav: lämplig för körning på resursbegränsade enheter, t.ex. GPU:er som kräver 16 GB VRAM. Om du bara har ett tidigare grafikkort kan detta vara mer lämpligt för dig
- Applikationsscenario: lämplig för körning i webbläsaren eller distribution på lättviktiga enheter.
Janus-Pro-7B:
- Hårdvarukrav: kräver högre datorresurser, t.ex. en GPU med 24 GB VRAM. Detta kommer att vara mer lämpligt för användare med nyare grafikkort
- Applikationsscenario: lämplig för körning på vanliga GPU:er och för scenarier som kräver hög prestanda.
Sammanfattning
Om ditt applikationsscenario kräver hög bildkvalitet och komplex förståelse av instruktioner och du har tillräckliga dataresurser rekommenderar vi Janus-Pro-7B.
Om du behöver en lättviktig driftsättning eller har begränsade datorresurser rekommenderar vi Janus-Pro-1B.
Gemenskapens stöd och resurser
DeepSeek ger utvecklare en mängd resurser och stöd:
- Den officiella dokumentationen innehåller detaljerade beskrivningar av API-gränssnitt och tekniska guider, inklusive finjustering av modeller, handledning för driftsättning och annat innehåll.
- Utvecklargemenskapen tillhandahåller forum och diskussionsgrupper för att underlätta erfarenhetsutbytet mellan utvecklare. Regelbundna sessioner för tekniskt utbyte och hackathons anordnas.
- Teknisk support tillhandahåller professionella tekniska supporttjänster för att lösa problem som användarna stöter på under användningen.
