DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding

DeepSeek-VL2：基于混合专家架构的先进多模态视觉语言模型

📅 2024-12-12👤 DeepSeek Team📄 arXiv: 2412.10302📊 中等

VLMMoE视觉语言多模态

中文摘要

DeepSeek-VL2 首次将 MoE（混合专家）架构应用于视觉语言模型，支持超高分辨率图像理解和复杂视觉推理。采用创新的视觉 token 压缩技术和动态专家路由机制，在保持高性能的同时大幅降低计算成本。在文档理解、图表分析、科学图表理解等任务上显著超越前人工作。

DeepSeek-VL2 applies MoE architecture to vision-language models for the first time, supporting ultra-high resolution image understanding and complex visual reasoning.

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核心贡献

首次将 MoE（混合专家）架构应用于视觉语言模型
支持超高分辨率图像理解和复杂视觉推理
创新的视觉 token 压缩技术和动态专家路由机制
在文档理解、图表分析、科学图表理解等任务上显著超越前人工作

技术细节

架构	MoE Vision-Language Model
核心创新	MoE 架构在 VLM 中的应用 + 视觉 token 压缩
应用场景	文档理解、图表分析、科学图表理解
性能	显著超越前人工作

💡 阅读建议

重点理解 MoE 架构如何应用于视觉语言模型。建议先阅读 DeepSeek-VL 了解基础方法。