一、摘要

        本文介绍了 DeepSeek-VL2——一款基于混合专家（MoE）架构的视觉语言模型，旨在提高多模态理解的效率与性能。相比其前身 DeepSeek-VL，DeepSeek-VL2 通过引入动态图像切片编码策略和深度SeekMoE语言模型，大幅提升了在视觉理解、视觉问题回答、文档分析、表格处理等任务中的表现。特别地，动态切片策略能够高效处理不同长宽比的高分辨率图像，而语言部分则通过压缩键值缓存的方式优化推理速度和吞吐量。模型的预训练和微调数据集在质量和多样性上也得到了显著改进，支持模型在视觉问答（VQA）、光学字符识别（OCR）等多个任务上取得领先水平。DeepSeek-VL2 包括三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别拥有1B、2.8B 和 4.5B 的激活参数，且与其他现有的稠密模型和 MoE 模型相比，拥有更少的激活参数却能实现更高的性能。

二、论文的主要内容

        1. 模型架构

        DeepSeek-VL2 由三个核心模块组成：视觉编码器、视觉-语言适配器和基于 MoE 的语言模型。与其前身 DeepSeek-VL 相比，DeepSeek-VL2 在视觉编码和语言建模部分都有了显著的提升。

        视觉编码部分：DeepSeek-VL2 引入了动态切片策略（Dynamic Tiling Strategy），能够处理不同分辨率和长宽比的高分辨率图像。传统的图像编码方法往往固定分辨率，导致在处理较大或不规则图像时性能下降。动态切片策略通过将高分辨率图像分割成多个小块进行处理，减少了计算成本，同时保留了详细的视觉特征。该方法避免了传统视觉编码器的固定分辨率限制，使得模型在处理复杂图像任务（如视觉引导、文档分析等）时具有更好的性能。

        语言编码部分：DeepSeek-VL2 的语言模型采用了深度SeekMoE（Mixture of Experts）架构，并结合了多头潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention，MLA）。MLA 机制能够有效压缩键值缓存（KV Cache），提升推理效率。MoE架构则通过稀疏计算进一步提升了效率，使得模型在处理大规模数据时能够实现更高的吞吐量。

        2. 数据构建

        DeepSeek-VL2 的数据构建过程分为三个阶段：视觉-语言对齐数据、视觉-语言预训练数据和监督微调数据。

        视觉-语言对齐数据：这一阶段的目标是将预训练的视觉编码器和语言模型进行有效对接。通过使用 ShareGPT4V 数据集（包含约120万条图文配对样本），模型学习到如何有效地将图像特征与语言特征对齐。

        视觉-语言预训练数据：与 DeepSeek-VL 相比，DeepSeek-VL2 在视觉-语言数据集的质量、数量和多样性上得到了显著提升。模型使用了大约70%的图像-文本对数据和30%的纯文本数据来进行训练。图像-文本数据集包含了多种开源数据集，并且为了增强多语言能力，还加入了来自 Wanjuan 数据集的中文内容。

        监督微调数据：在微调阶段，DeepSeek-VL2 进一步优化了其图像和文本处理能力，尤其是在视觉问答、OCR 任务和文档理解等方面。为了提高模型的 OCR 能力，研究团队使用了 LaTeX OCR 和 RenderedText 等开源数据集，并结合了丰富的内部数据集进行训练。

        3. 训练方法

        DeepSeek-VL2 的训练过程包括三个主要阶段：初始阶段、预训练阶段和微调阶段。

        初始阶段：在此阶段，模型训练了视觉编码器和视觉-语言适配器，但语言模型保持冻结。通过训练图像-文本配对数据，模型逐步学习到视觉特征与语言特征之间的映射关系。

        预训练阶段：在该阶段，模型解冻了所有参数，并使用大规模的图像-文本数据进行训练，进一步提升了视觉-语言的联合理解能力。

        微调阶段：在最终的微调阶段，模型通过监督学习的方式，增强了指令跟随和对话理解能力。为了增强对文档和表格的理解能力，DeepSeek-VL2 结合了来自文档理解和表格问答的专用数据集进行微调。

        4. 评估

        DeepSeek-VL2 在多个常用的多模态基准数据集上进行了评估，包括 DocVQA、ChartQA、InfoVQA、TextVQA 等。这些基准涵盖了从文档理解到逻辑推理等多种任务，全面评估了 DeepSeek-VL2 在不同任务上的表现。

        视觉引导能力：DeepSeek-VL2 在视觉引导任务上展现了强大的能力，能够根据图像中的描述性信息准确定位物体，并生成相应的回答。

        多图像对话能力：DeepSeek-VL2 在处理多图像对话任务时表现突出，能够分析多张图片之间的关系，并基于这些信息进行简单的推理。

        视觉故事生成能力：在视觉故事生成任务中，DeepSeek-VL2 能够根据图片创作出创意十足的故事，并且能够有效结合图像中的细节，如地标识别和 OCR 结果。

        5. 模型变体与参数配置

        DeepSeek-VL2 提供了三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别具有不同数量的激活参数。这些变体的设计使得模型能够根据不同的硬件和应用场景灵活部署。

三、创新点

        1. 动态图像切片编码策略

        在视觉部分，DeepSeek-VL2 引入了一种动态切片编码（dynamic tiling）策略，旨在处理高分辨率图像，尤其是不同长宽比的图像。这一策略允许模型根据输入图像的不同尺寸和比例，灵活地调整图像切分的方式，从而优化了图像信息的处理效率。相比传统的固定尺寸输入处理方式，动态切片能够有效避免图像中的重要细节被压缩或丢失，提升了模型对复杂视觉内容的理解能力。

        2. 深度SeekMoE模型与多头潜在注意力机制

        在语言部分，DeepSeek-VL2 使用了 DeepSeekMoE 模型，该模型结合了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构和多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention）机制。MoE 架构通过选择性激活不同的专家网络，实现了计算资源的高效利用和模型性能的提升。而多头潜在注意力机制则能够在处理多模态信息时，更好地捕捉到视觉和语言之间的复杂关系，进而提升模型在图文理解、问答等任务中的表现。

        3. 跨模态与跨语言的扩展能力

        DeepSeek-VL2 具备了跨模态和跨语言的能力。在多模态任务中，模型能够灵活地在图像和文本之间进行复杂的交互与推理，而在多语言任务中，模型则能够适应不同语言和文化背景，从而扩展了其在全球范围内的应用场景。多语言和多文化的支持是提升模型通用性的关键，尤其对于需要处理全球用户的实际应用场景具有重要意义。

        4. 高效的预训练和微调策略

        为了进一步提升 DeepSeek-VL2 的表现，研究人员在数据集的构建和预训练策略上进行了创新。相较于传统的单一数据集预训练，DeepSeek-VL2 在大规模、高质量、多样化的数据集上进行了训练，确保了模型能够在不同领域、不同任务上有更广泛的适应性。此外，针对任务特定的微调策略也被优化，以提升在具体应用场景中的表现。

        5. 高效的推理速度与吞吐量

        为了提升模型的推理速度，DeepSeek-VL2 在语言部分的处理上引入了键值缓存压缩技术。这项技术能够有效减少计算中的冗余操作，从而提高推理过程的效率，尤其在处理大规模数据时表现出色。通过这种优化，DeepSeek-VL2 在多个任务上不仅表现出了更高的准确率，也大大提升了计算效率。

四、总结与思考

        DeepSeek-VL2 作为一款基于 MoE 架构的先进视觉语言模型，其在多个方面的提升使其在多模态理解任务中具有较为突出的表现。通过引入动态切片策略和 MLA 机制，模型不仅在处理大规模图像数据时具备更高的效率，还在视觉问答、OCR 和文档理解等任务中取得了卓越的成绩。与现有的其他开源多模态模型相比，DeepSeek-VL2 的性能在较少的激活参数下依然保持领先，展示了 MoE 架构在多模态理解领域的巨大潜力。

        然而，尽管 DeepSeek-VL2 在许多任务中表现出色，但仍有一些提升空间。例如，在视觉推理能力和多图像处理能力上，虽然现有版本已经有所进展，但仍有可能扩展模型的上下文窗口以支持更加复杂的多图像对话。此外，针对模糊图像或未见物体的处理能力也可以进一步加强，这对于提升模型的鲁棒性和普适性具有重要意义。

        在未来的研究中，可以进一步探索如何提升模型在不同模态之间的跨模态推理能力，尤其是在图像和文本的复杂交互中。此外，对于多语言和多文化场景的支持也将是进一步提升模型应用广度的重要方向。

【作者声明】

        本文章所述内容为对 DeepSeek-VL2 论文的总结与解读，原文的所有权和版权归论文作者及相关机构所有。我们仅提供了对其技术细节和研究成果的概述，以便为相关领域的研究人员提供参考。

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