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DeepSeek多模态模型架构总览.docx
资料介绍
DeepSeek多模态模型架构总览
一、引言
多模态能力是下一代AI系统的关键特征，使模型能够同时理解和处理文本、图像、音频、视频等多种模态的信息。DeepSeek在多模态领域进行了系统性的布局，从DeepSeek-VL系列到多模态MoE架构，形成了覆盖视觉-语言、音频理解和多模态融合的完整技术体系。本文作为多模态系列的概述篇，梳理DeepSeek多模态技术的整体架构和演进路线。
二、多模态模型谱系
2.1 DeepSeek-VL系列
DeepSeek-VL是DeepSeek推出的视觉语言模型系列，支持文本与图像的融合输入与输出。该系列采用双通道编码设计，通过动态门控机制实现跨模态特征融合，在图像描述生成、视觉问答等任务上表现出色。
2.2 多模态MoE
DeepSeek将MoE架构扩展到多模态领域，设计跨模态的专家和路由机制。不同模态的数据可以由不同的专家处理，通过统一的路由器协调，实现真正的多模态推理。
三、核心技术架构
3.1 双通道编码
DeepSeek多模态模型采用双通道编码架构：视觉通道使用预训练视觉编码器，语言通道使用DeepSeek语言模型，两个通道在高层通过动态门控机制融合。
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| 066-DeepSeek多模态模型架构总览.docx | 37K |
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