PaddleMIX-DeepSeek-VL2多模态理解模型

·DeepSeek-VL2多模态理解模型采用DeepSeek-MoE语言模型,结合MOE混合专家架构与多头隐变量注意力机制,将模型划分为多个专家子网络,通过路由机制动态激活最优专家,大幅提升计算效率与精度;引入动态切片策略,将高分辨率图像切分处理,降低计算成本的同时保留视觉细节,高效应对复杂图像任务。

·3月24日(周一)实战营将带你从环境准备开始,实操体验基于PaddleMIX框架的DeepSeek-VL2多模态理解模型,感受其在多模态视觉理解任务场景的出色表现。

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数据科学家
机器学习工程师
软件开发工程师
嵌入式系统工程师
产品经理
企业负责人
项目负责人
研究员/学者
老师
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其他
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您基于什么需求使用/计划使用PaddleMIX?【多选题】
企业有AI业务转型、AI业务落地需求,主要服务客户项目交付
希望快速提升企业内部业务开发效率、降低生产成本
希望快速提升个人算法能力
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您/您所在单位的AI技术方向:
【多选题】
图像理解
文档理解
图表理解
视频理解
多模态检索
文生图
文生视频
图像编辑
视频编辑
多模态数据生成
多模态数据清理
其他
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您计划将PaddleMIX应用于哪些领域:【多选题】
政企服务
工业制造
能源电力
交通
智慧城市
金融
教育
医疗
文化传媒
电商
运营商
仓储物流
建筑工程
其他
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您使用的训练硬件主要为:
【多选题】
NVIDIA
昇腾
昆仑芯
海光
寒武纪
燧原
天数智芯
其他
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您使用的推理硬件主要为:【多选题】
NVIDIA
Intel
昇腾
昆仑芯
寒武纪
燧原
天数智芯
登临
其他
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