deepseek'in düşük maliyetli, yüksek performanslı açık kaynak modeli viral oldu. Çok sayıda yeni kullanıcı deepseek web sitesine kaydoldu ve bu da web sitesinin defalarca çökmesine neden oldu.
Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, büyük dil modelleri (LLM'ler) işimizin ve hayatımızın her yönünü değiştiriyor.
Ancak geçen süre zarfında birçok zorluk ve güçlükle de karşılaşmıştır. Ve bu alanda DeepSeek yenilikçi teknolojisi ve üstün performansıyla öne çıkıyor.
En yeni yapay zeka modeli ve DeepSeek'in en yeni açık kaynaklı çok modlu büyük modeli olan Janus Pro DeepSeek'e derinlemesine bir dalış yapacağız. Teknik özellikleri, geliştirme geçmişi ve pratik uygulama değeri hakkında bilgi edinin.
Nedir bu? Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro, DeepSeek ekibi tarafından yayınlanan ve esas olarak görüntü anlama ve görüntü oluşturma için kullanılan açık kaynaklı çok modlu bir yapay zeka modelidir.
Temel işlevler
- Çok modlu anlayış ve üretim: Janus Pro hem metin hem de görüntüleri aynı anda işleyebilir, hem görüntünün içeriğini anlayabilir hem de metin açıklamasına dayalı görüntüler oluşturabilir.
- Açık kaynak ve büyük ölçekli model: 1B ve 7B olmak üzere iki parametre boyutunda mevcuttur ve açık kaynak kodludur ve ticari olarak temin edilebilir
Gelişimi Janus Pro DeepSeek
Kuruluş ve geliştirme
- Temmuz 2023: DeepSeek, merkezi Hangzhou'da bulunan ve genel yapay zeka (AGI) alanında araştırma ve geliştirmeye odaklanan resmi olarak kurulmuştur.
- 2 Kasım 2023: Birden fazla programlama dilinde kod oluşturma, hata ayıklama ve veri analizi görevlerini destekleyen ilk açık kaynak kodlu büyük model DeepSeek Coder'ın piyasaya sürülmesi.
- 29 Kasım 2023: 7B ve 67B'nin temel ve sohbet sürümleri de dahil olmak üzere 67 milyar parametre ölçeğine sahip genel amaçlı büyük bir model olan DeepSeek LLM piyasaya sürüldü.
Teknik atılımlar ve ürün yinelemeleri
- 7 Mayıs 2024: İkinci nesil açık kaynak hibrit uzman (MoE) modeli DeepSeek-V2, toplam 236 milyar parametre ve milyon token başına sadece 1 RMB'ye düşürülen çıkarım maliyetiyle piyasaya sürüldü.
- 26 Aralık 2024: DeepSeek-V3, toplam 671 milyar parametre ile piyasaya sürüldü. Yenilikçi bir MoE mimarisi ve FP8 karma hassasiyetli eğitimi benimser ve eğitim maliyeti sadece 5.576 milyon ABD dolarıdır.
- 20 Ocak 2025: Yeni nesil bir çıkarım modeli olan DeepSeek-R1, OpenAI'nin o1 resmi sürümüyle eşit performansa sahip ve açık kaynaklı olarak yayınlandı.
27 Ocak tarihinde janus pro multimodal model piyasaya sürüldü ve piyasaya sürüldükten hemen sonra açık kaynaklı hale getirildi, böylece daha fazla insan büyük yapay zeka modellerinin geliştirme sürecine katılabilir ve sınırlı kaynaklarla en son yapay zeka teknolojisini kullanabilir ve öğrenebilir.
Janus Pro DeepSeek'in temel teknolojisi
Görsel kodlama ayrıştırma
Janus Pro, görsel kodlama yolunu sırasıyla çok modlu anlama ve üretme görevleri için kullanılan bağımsız işleme yollarına ayırmak için görsel kodlama ayrıştırma teknolojisini kullanır. Bu tasarım, geleneksel çok modlu modellerde anlama ve üretme görevlerinde görsel kodlayıcı arasındaki işlevsel çatışma sorununu etkili bir şekilde çözer ve modelin esnekliğini ve göreve uyarlanabilirliğini geliştirir.
Birleşik Transformatör mimarisi
Görsel kodlama yolunun ayrıştırılmasına rağmen, Janus Pro çok modlu görevleri yerine getirmek için hala tek bir Transformatör mimarisi kullanmaktadır. Bu birleşik mimari, model tasarımını basitleştirirken model ölçeklenebilirliğini ve modellerin görevler arasında birlikte çalışma yeteneğini geliştirir.
Optimize edilmiş eğitim stratejisi
Janus Pro, eğitim stratejisinde aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi optimizasyon yapmıştır
- Modelin görüntü anlama yeteneklerini geliştirmek için ImageNet veri kümesinin eğitim süresinin uzatılması.
- Metinden görüntüye veri eğitimine odaklanarak, modelin üretim yeteneği optimize edilmiştir.
- Eğitim verilerinin oranının ayarlanması, modelin çok modlu görevlerde daha istikrarlı ve verimli performans göstermesini sağlar.
Genişletilmiş eğitim verileri
Janus Pro, çok modlu anlama verileri ve görsel üretim verileri dahil olmak üzere büyük ölçekli ve çeşitli eğitim verileri kullanır. Bu verilerin genişletilmesi sadece modelin anlama yeteneğini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda üretken kalitesini de artırır.
Yenilikçi görsel kodlayıcı
Çok modlu anlama görevleri için Janus Pro, 384×384 çözünürlüğe kadar görüntü girişlerini destekleyen görsel kodlayıcı olarak SigLIP-L kullanır. Bu yüksek çözünürlük desteği, modelin daha fazla görüntü ayrıntısı yakalamasını sağlayarak görsel anlamanın doğruluğunu artırır.
Yüksek performanslı jeneratif modül
Görüntü oluşturma görevleri için Janus Pro, daha ayrıntılı görüntüler oluşturmak için 16'lık bir alt örnekleme oranına sahip LlamaGen Tokenizer kullanır. Bu tasarım, oluşturulan görüntüleri daha gerçekçi ve ayrıntılı hale getirir.
Altyapı yenilikleri
Janus Pro, modele güçlü çok modlu işleme yetenekleri sağlayan DeepSeek-LLM-1.5b ve DeepSeek-LLM-7b modelleri üzerine inşa edilmiştir ve bu sayede çok modlu anlama ve oluşturma görevlerinde mükemmeldir.
Çok modlu anlama ve üretme yetenekleri
Janus Pro yalnızca çok modlu anlama görevlerini (görsel soru yanıtlama ve resim altyazısı ekleme gibi) yerine getirmekle kalmaz, aynı zamanda metin açıklamalarından yüksek kaliteli görüntüler de üretebilir. Bu yetenek, çok modlu senaryolarda mükemmel olmasını sağlar.
Janus Pro DeepSeek performansı
DeepSeek'in Janus-Pro modeli çok modlu anlama ve üretme görevlerinde üstündür. Aşağıda performansının ayrıntılı bir analizi yer almaktadır:
Çok modlu anlama performansı
- MMBench kıyaslaması: Janus-Pro-7B, çok modlu anlama için MMBench kıyaslamasında 79,2 puan elde ederek Janus (69,4), TokenFlow (68,9) ve MetaMorph (75,2) gibi mevcut son teknoloji birleşik çok modlu modelleri geride bıraktı.
- Görsel soru yanıtlama: Janus-Pro'nin görsel soru yanıtlama doğruluğu GPT-4V'yi aşarak görüntülerdeki ayrıntıları doğru bir şekilde tanımlar ve ilgili soruları yanıtlar.
Metinden görüntüye komut takibi
- GenEval kıyaslama testi: Janus-Pro-7B, GenEval testinde 80% genel doğruluk elde ederek DALL-E 3 (67%) ve Stable Diffusion 3 Medium (74%) gibi diğer modellerden önemli ölçüde daha iyi performans göstermiştir.
Karmaşık Komut Anlayışı: DPG-Bench testinde Janus-Pro-7B mükemmel bir 84,19 puan aldı ve "tepesinde mavi bir göl olan karlı bir dağ" gibi karmaşık sahneleri doğru bir şekilde oluşturabildi.
Metinden görüntüye oluşturma performansı
- Görüntü kalitesi ve kararlılık: 384×384 çıkış çözünürlüğüne rağmen, Janus-Pro-7B tarafından üretilen görüntüler, özellikle hayali ve yaratıcı sahneleri işlerken yüksek derecede gerçekçilik ve zengin ayrıntılar sergiler. Komut kelimelerindeki anlamsal bilgileri doğru bir şekilde anlayabilir ve mantıksal olarak makul ve tutarlı görüntüler üretebilir.
- Üretim hızı: Janus-Pro, Stable Diffusion 3'ten 2 kat daha hızlı olan tek bir kartta 4K görüntü üretimini destekler.
Model mimarisi ve eğitim
- Görsel kodlamanın ayrıştırılması: Janus-Pro, orijinal girdiyi özelliklere dönüştürmek için bağımsız bir kodlama yöntemi kullanır ve bu özellikler daha sonra çok modlu anlama ve oluşturma görevlerinde görsel kodlamanın ayrıştırılmasını sağlamak için birleşik bir otoregresif Dönüştürücü tarafından işlenir.
- Eğitim verileri: Janus-Pro, gerçek verilerin sentetik verilere oranının 1:1 olmasını sağlamak için 72 milyon yüksek kaliteli sentetik görüntüyü eğitime dahil eder. Ayrıca, model performansını önemli ölçüde artıran yaklaşık 90 milyon çok modlu anlayış eğitim verisi örneği ekler.
Ölçeklenebilirlik ve dağıtım
Model boyutu: Janus-Pro serisi, hem performansı hem de bilgi işlem maliyetlerini dikkate alan ve daha fazla kullanım durumu için uygun olan 1B ve 7B parametre boyutlarına sahip modeller sunar.
Minimal dağıtım: Janus-Pro, MIT lisansı altında yayınlanır, ticari kullanımı destekler ve iki sürüm sunar: Standart GPU'larda çalışabilen 1.5B (16GB VRAM gerektirir) ve 7B (24GB VRAM gerektirir).
Janus Pro DeepSeek'in pratik uygulama senaryoları
Yapay zeka multimodal modelleri, özellikle de metinden görüntüye modeller, ticari sektörde gelişim için büyük bir potansiyele sahiptir. Uzun bir geliştirme döneminden sonra, YZ metinden görüntüye modelleri halihazırda büyük ilerleme kaydetmiştir
Reklam veya poster tasarımının en yaygın senaryosunda, tasarımcılar veya kullanıcılar hızlı bir şekilde yüksek kaliteli posterler oluşturmak için bir metin açıklaması girmek için Janus pro'yu kullanabilirler. Poster prototipleri üzerinden yineleme yaparak tasarım süresinden tasarruf edebilir ve yaratıcı verimliliği artırabilirler. Bu, daha anlamlı şeylere zaman ayırabilen tasarımcıların verimliliğini büyük ölçüde artırabilir
Geleneksel poster tasarımı veya reklam tasarımına ek olarak, günümüzde daha popüler oyun ortamlarında, ai large modeli tasarımcıların oyun sahnelerini, karakterlerini ve öğelerini gerçek zamanlı olarak oluşturmalarına yardımcı olabilir, oyunun görsel efektlerini geliştirirken geliştirme maliyetini ve zorluğunu azaltır. Ai large modelinin yaratıcıların potansiyelini ve hayal gücünü ortaya çıkarmaya devam edebileceğine ve daha ilginç ürünler gerçekleştirebileceğine inanıyoruz
Tasarım alanının yanı sıra diğer öğrenme, eğitim ve profesyonel dikey tıp alanlarında da multimodal model büyük bir gelişme gösterecektir.
Gelecekte, yaşamlarımızın verimliliğini ve kalitesini büyük ölçüde artırabilecek çok daha ilginç uygulamaların ortaya çıktığını görebiliriz.
Bu arada, Janus-Pro'nin açık kaynak özellikleri (MIT lisansı) ve minimal dağıtım yöntemleri (standart GPU'larda çalışmayı destekler) giriş engelini daha da azaltarak yukarıdaki alanlarda yaygın olarak uygulanabilir olmasını sağlar.
Bu, daha fazla kullanıcının geliştirmeye katılmasına olanak tanır, böylece daha fazla insan bu işlevleri geliştirebilir ve tüm topluluğun yeteneklerini artırabilir.
Janus Pro DeepSeek'in benim için doğru sürümünü nasıl seçerim?
Janus-Pro iki versiyonda açık kaynaklıdır: Janus-Pro-1B ve Janus-Pro-7B. Hangi sürümü seçeceğiniz özel ihtiyaçlarınıza, bilgi işlem kaynaklarınıza ve uygulama senaryolarınıza bağlıdır. Aşağıda ayrıntılı bir karşılaştırma ve öneriler yer almaktadır:
Uygulanabilir senaryolar
Janus-Pro-1B:
- Hafif uygulamalar: mobil cihazlarda, tarayıcılarda veya kaynakların kısıtlı olduğu ortamlarda kullanım için uygundur. Bu, daha fazla kullanıcının en yeni Janus pro'yu deneyimlemesini sağlar.
- Hızlı prototipleme: çok fazla bilgi işlem kaynağı gerektirmeden çok modlu işlevlerin hızlı bir şekilde geliştirilmesi ve test edilmesi için uygundur. Bu, çok fazla bilgi işlem kaynağı gerektirmeden araştırmada karşılaşılan sorunları hızlı bir şekilde yineleyebilen ve keşfedebilen yapay zeka meraklıları için çok önemlidir.
Janus-Pro-7B:
- Yüksek kaliteli görüntü üretimi: reklam tasarımı, oyun geliştirme ve sanatsal yaratım gibi karmaşık sahnelerin yüksek kaliteli görüntülerinin üretilmesini gerektiren uygulamalar için uygundur. Bu model, daha güçlü donanım özellikleri ve daha güçlü bilgi işlem yetenekleri gerektiren daha profesyonel tasarım senaryoları için daha uygundur
- Karmaşık talimatları anlama: sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) gibi karmaşık metin talimatlarını işlemesi ve doğru görüntüler oluşturması gereken senaryolar için uygundur
Dağıtım gereksinimleri
Janus-Pro-1B:
- Donanım gereksinimleri: 16GB VRAM gerektiren GPU'lar gibi kaynakları kısıtlı cihazlarda çalıştırmak için uygundur. Yalnızca eski bir grafik kartınız varsa, bu sizin için daha uygun olabilir
- Uygulama senaryosu: tarayıcıda çalıştırmak veya hafif cihazlara dağıtmak için uygundur.
Janus-Pro-7B:
- Donanım gereksinimleri: 24GB VRAM'e sahip bir GPU gibi daha yüksek bilgi işlem kaynakları gerektirir. Bu, daha yeni grafik kartlarına sahip kullanıcılar için daha uygun olacaktır
- Uygulama senaryosu: standart GPU'larda çalıştırmak ve yüksek performans gerektiren senaryolar için uygundur.
Özet
Uygulama senaryonuz yüksek görüntü kalitesi ve karmaşık komut anlayışı gerektiriyorsa ve yeterli bilgi işlem kaynağınız varsa, Janus-Pro-7B'yi öneririz.
Hafif dağıtıma ihtiyacınız varsa veya sınırlı bilgi işlem kaynaklarına sahipseniz, Janus-Pro-1B'yi öneririz.
Toplum desteği ve kaynaklar
DeepSeek, geliştiricilere çok sayıda kaynak ve destek sağlamaktadır:
- Resmi belgeler, model ince ayarı, dağıtım eğitimleri ve diğer içerikler dahil olmak üzere ayrıntılı API arayüzü açıklamaları ve teknik kılavuzlar sağlar.
- Geliştirici topluluğu, geliştiriciler arasında deneyim alışverişini kolaylaştırmak için forumlar ve tartışma grupları sağlar. Düzenli teknik paylaşım oturumları ve hackathonlar düzenlenmektedir.
- Teknik destek, kullanıcıların kullanım sırasında karşılaştıkları sorunları çözmek için profesyonel teknik destek hizmetleri sağlar.
