太强了!DeepSeek刚刚开源新模型,用视觉方式压缩一切
DeepSeek 表示，DeepSeek-OCR 模型是通过光学二维映射技术压缩长文本上下文可行性的初步探索。该模型主要由 DeepEncoder 和 DeepSeek3B-MoE-A570M 解码器两大核心组件构成。其中 DeepEncoder 作为核心引擎，既能保持高分辨率输入下的低激活状态，又能实现高压缩比，从而生成数量适中的视觉 token。实验
DeepSeek模型压缩:高效与性能的微妙平衡术
在人工智能技术飞速发展的当下,大型深度学习模型以其卓越的性能在自然语言处理、计算机视觉等领域大放异彩。然而,随着模型规模的急剧膨胀,其部署成本与运行效率成为制约技术落地的关键瓶颈。DeepSeek模型压缩技术应运而生,旨在通过优化模型结构与参数,在保持核心性能的同时,显著降低计算资源消耗与存储需求,实现高效与性能的...
重磅!DeepSeek再开源:视觉即压缩,100个token干翻7000个
【新智元导读】一图胜千言！DeepSeek-OCR模型大胆探索视觉-文本压缩边界。通过少量视觉token解码出10倍以上的文本信息，这款端到端VLM架构不仅在OmniDocBench基准上碾压GOT-OCR2.0，还为LLM的长上下文问题提供高效解决方案。DeepSeek再发新模型！Github上，DeepSeek新建了DeepSeek-OCR仓库，目的是探索视觉-文本压缩的边...
DeepSeek团队开源新模型DeepSeek-OCR:少量视觉token完成海量文本...
DeepSeek团队开源新模型DeepSeek-OCR：少量视觉token完成海量文本压缩 DeepSeek-AI 团队发布《DeepSeek-OCR：Contexts Optical Compression》论文，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。Hugging Face 页面显示，该模型的参数量为3B。
刚刚,DeepSeek 又发新模型,小而美玩出新高度
解码器的任务就是从压缩后的视觉 Token 中重建出原始文本，这个过程可以通过 OCR 风格的训练被紧凑型语言模型有效学习。数据方面，DeepSeek 团队也是下了血本。从互联网收集了 3000 万页多语言 PDF 数据，涵盖约 100 种语言，其中中英文占 2500 万页。数据分两类：粗标注直接用 fitz 从 PDF 提取，主要训练少数...
DeepSeek开源新成果了!把长文档“压缩”成图片,降低大模型长文本...
DeepSeek 开源新成果了。 这次他们发布了一个名为 DeepSeek-OCR 的模型,尝试用一种新颖的“上下文光学压缩”方法,来解决当前大语言模型处理长篇文档时效率不高、成本过高的问题。 (来源:GitHub) 我们知道,大语言模型在处理几千字、几万字甚至更长的文本时,计算量会急剧增加,对算力和内存的要求非常高。这成了限制...
刚刚,DeepSeek 又发新模型,小而美玩出新高度_ZAKER新闻
解码器的任务就是从压缩后的视觉 Token 中重建出原始文本,这个过程可以通过 OCR 风格的训练被紧凑型语言模型有效学习。 数据方面,DeepSeek 团队也是下了血本。 从互联网收集了 3000 万页多语言 PDF 数据,涵盖约 100 种语言,其中中英文占 2500 万页。
DeepSeek 团队开源新模型 DeepSeek-OCR:少量视觉 token 完成海量...
10月20日,DeepSeek-AI 团队发布《DeepSeek-OCR:Contexts Optical Compression》论文,提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。Hugging Face 页面显示,该模型的参数量为 3B。 根据介绍,此次开源的 DeepSeek-OCR 由两个部分组成:核心编码器 DeepEncoder 和解码器 DeepSeek3B-MoE-A570M。DeepEncoder 专为在高分辨率...
DeepSeek团队开源新模型DeepSeek-OCR:少量视觉token完成海量文本...
【DeepSeek团队开源新模型DeepSeek-OCR:少量视觉token完成海量文本压缩】财联社10月20日电,DeepSeek-AI 团队发布《DeepSeek-OCR:Contexts Optical Compression》论文,提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。Hugging Face 页面显示,该模型的参数量为3B。
DeepSeek 模型压缩实战:从 2B 到 1.5B 的瘦身魔法_ai大模式型1.5b 2b...
对于DeepSeek 模型从 2B 到 1.5B 的压缩,我们采用了以下组合策略: 参数剪枝:结合模型的结构特点,对不重要的参数进行剪枝,同时优化剪枝后的模型结构,确保模型性能的稳定。 量化:将模型中的部分参数从 32 位浮点数量化为 16 位浮点数或整数,减小存储空间和计算量。
DeepSeek模型压缩:在高效与性能间寻平衡
某金融科技公司的实践数据显示,未经压缩的DeepSeek模型在单卡A100 GPU上推理延迟达3.2秒,而其业务场景要求的实时响应阈值仅为0.8秒。这种性能与效率的失衡,推动着模型压缩技术成为AI工程化的关键环节。 模型压缩的本质是在参数空间与计算效率间建立新的优化目标。不同于传统机器学习模型,大模型的压缩需要同时考虑参数冗余度、梯
刚刚,DeepSeek 又发新模型,小而美玩出新高度_手机新浪网
解码器的任务就是从压缩后的视觉 Token 中重建出原始文本,这个过程可以通过 OCR 风格的训练被紧凑型语言模型有效学习。 数据方面,DeepSeek 团队也是下了血本。 从互联网收集了 3000 万页多语言 PDF 数据,涵盖约 100 种语言,其中中英文占 2500 万页。
刚刚,DeepSeek 又发新模型,小而美玩出新高度_ZAKER新闻
解码器的任务就是从压缩后的视觉 Token 中重建出原始文本,这个过程可以通过 OCR 风格的训练被紧凑型语言模型有效学习。 数据方面,DeepSeek 团队也是下了血本。 从互联网收集了 3000 万页多语言 PDF 数据,涵盖约 100 种语言,其中中英文占 2500 万页。
DeepSeek:解锁AI开发新范式的深度探索引擎
面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用 限时免费 一、DeepSeek:AI开发者的深度探索引擎 在人工智能技术快速迭代的今天,开发者面临着模型复杂度攀升、算力成本高企、部署效率低下等核心挑战。DeepSeek作为一款专为AI开发设计的深度探索引擎,通过整合自动化机器学习(AutoML)、分布式训练优化与模型压缩技...
DeepSeek新作Janus:解耦视觉编码,引领多模态理解与生成统一新范式
模型下载:huggingface.co/deepseek 在线Demo:huggingface.co/spaces/d 1. 太长不看版 我们提出了 Janus,一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。Janus 的核心思想是对理解和生成任务的视觉编码进行解耦,在提升了模型的灵活性的同时,有效缓解了使用单一视觉编码导致的冲突和性能瓶颈。实验表明,Janus 超越了此前的...
DeepSeek大模型:解锁高性能计算与多模态融合的未来
简介:本文深入探讨DeepSeek大模型的核心技术架构,解析其如何通过混合精度训练、分布式并行计算和硬件友好型设计实现高性能,同时剖析多模态数据融合策略与跨模态表示学习机制,为开发者提供可落地的技术实现路径。 百度千帆·Agent开发平台"多智能体协作Agent"全新上线 面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应...
DeepSeek新作Janus:解耦视觉编码,多模态理解与生成统一新范式
Janus 的核心思想是解耦，对不同的输入使用不同的编码方式，然后用统一的 transformer 进行处理。这一方案的可行性，意味着 Janus 有可能接入更多的模态，如视频、3D 点云、EEG 信号等。这使得 Janus 有可能成为下一代多模态通用模型的有力候选。4. 实验 4.1 实现细节 我们使用 DeepSeek-LLM (1.3B, pretrain...
DeepSeek 模型压缩技术揭秘:技术与原理深度剖析_deepseek模型压缩技术-C...
这种智能激活参数的方式,使得 MoE 架构在处理复杂任务时,能够充分发挥每个专家模块的专业优势,避免了传统模型中所有参数无差别参与计算所带来的冗余和低效。同时,通过门控网络的精确调度和结果融合,MoE 架构不仅在复杂任务上保持了良好的性能表现,还从架构层面大幅减少了计算量,为 DeepSeek 模型压缩技术奠定了坚实的基础...
DeepSeek 模型压缩技术:从原理到实践的深度解析-百度开发者中心
在人工智能技术快速发展的今天,大型神经网络模型(如GPT-4、BERT等)虽然展现出强大的能力,但其庞大的参数量和计算需求也带来了显著挑战:部署成本高、推理速度慢、能耗巨大。尤其在边缘计算和移动端场景中,模型轻量化成为刚需。DeepSeek模型压缩技术通过系统性优化,在保持模型性能的同时显著降低计算资源需求,其核心价值体...