Прорив DeepSeek: Janice Pro 7B – нейромережа, яка розуміє та творить
Минулого тижня технологічний світ сколихнула новина: DeepSeek, китайська компанія, відома своїми інноваційними розробками в галузі штучного інтелекту, представила нову модель генерації зображень та мультимодального розуміння – Janice Pro 7B. Ця подія миттєво вплинула на фондовий ринок США, з якого було “змито” трильйон доларів. Чому? Тому що Janice Pro 7B, за заявами розробників, на 10% точніша за таких гігантів, як OpenAI Dolly 3 та Stable Diffusion.
Мультимодальне розуміння: крок уперед
Що ж робить Janice Pro 7B унікальною? Її здатність до мультимодального розуміння. Це означає, що модель здатна аналізувати як зображення, так і текстові запити, відповідаючи на питання, пов’язані з цими зображеннями, а також генерувати нові зображення на основі текстових підказок.
Уявіть собі, ви даєте моделі зображення знаку “Стоп” і питаєте: “Що тут написано?”. Janice Pro 7B здатна розпізнати текст на зображенні та надати вам відповідь. Або ж ви показуєте їй фотографію торта і просите розповісти історію його створення. Модель не просто опише зовнішній вигляд десерту, а й спробує зрозуміти контекст, виділяючи ключові деталі та особливості.
DeepSeek демонструє вражаючі приклади мультимодального розуміння у своїй науковій статті. Модель здатна детально описувати сцени на зображеннях, розпізнавати текст і навіть вигадувати історії на основі візуальних образів.
Текст в зображення: дайте волю уяві
Janice Pro 7B також вміє генерувати зображення на основі текстових запитів. Хоча якість цих зображень ще не досягає рівня Midjourney, важливим є те, що Janice Pro 7B, як і DeepSeek R1, – це open source проєкт, який можна використовувати безкоштовно. Це демократизує доступ до передових технологій генерації зображень, дозволяючи користувачам отримувати результати, подібні до Midjourney, без необхідності платити за підписку.
Архітектура Janice Pro 7B: в основі – два енкодери
Щоб зрозуміти, як Janice Pro 7B досягає цих вражаючих результатів, варто зазирнути під капот. Модель використовує два різних енкодери: один для розуміння зображень та тексту, а інший – для генерації нових зображень.
Енкодер – це, по суті, штучна нейронна мережа, яка аналізує вхідні дані (текст або зображення) та виділяє з них найважливіші ознаки. Уявіть собі, що енкодер створює короткий “стислий виклад” вхідної інформації, щоб модель могла її зрозуміти та обробити.
Наприклад, добре навчений енкодер, отримавши зображення Росомахи, автоматично виділить його обличчя, кігті та жовтий костюм як найважливіші елементи, які дозволяють ідентифікувати персонажа. Наявність енкодерів дозволяє моделі розуміти різні типи файлів, такі як зображення, текст, відео, електронні таблиці та документи.
На відміну від попередніх моделей, таких як Dolly та Stable Diffusion, які зосереджувалися лише на генерації зображень з тексту, Janice Pro 7B прагне поєднати обидві функції: розуміння та генерацію. Це завдання виявилося складним, оскільки розуміння та генерація мають різні пріоритети.
Для розуміння зображення не потрібні надто дрібні деталі. Достатньо загального огляду та виділення ключових особливостей. У випадку з генерацією, навпаки, важливі кожна деталь, кожна текстура, кожна тінь, щоб створити реалістичне зображення.
Розділяй та володарюй: секрет успіху Janice Pro 7B
Janice Pro 7B вирішує цю проблему, розділяючи процеси розуміння та генерації на два окремі енкодери. Ці енкодери підключені до так званого “менеджера” – ще однієї трансформерної моделі, яка делегує завдання кожному з них.
Якщо ви хочете згенерувати нове зображення, ви даєте Janice Pro 7B текстовий запит. Цей запит потрапляє до генеративного енкодера, який виділяє найважливіші елементи та передає їх менеджеру. Менеджер, використовуючи ці дані та власні ваги і параметри, генерує нове зображення та супровідний текст. У цьому процесі також використовується декодер, який перетворює отримані токени назад у формат зображення.
Якщо ж ви хочете, щоб модель зрозуміла зображення, ви даєте менеджеру текстовий запит та зображення. Енкодер розуміння аналізує обидва вхідні дані, виділяючи найважливіші елементи зображення та запиту. Потім менеджер використовує отримані токени для надання відповіді на запит.
Таким чином, Janice Pro 7B відрізняється від інших моделей тим, що розділяє процеси розуміння та генерації, делегуючи їх окремим компонентам, що контролюються менеджером.
Навчання Janice Pro 7B: сходинки до досконалості
Як DeepSeek навчила таку складну модель? Процес складався з трьох основних етапів:
- Перетворення зображень в токени: Спочатку зображення перетворюються в токени – математичні вектори, з якими може працювати модель. Цей процес подібний до перетворення слів у реченні в вектори.
- Попереднє навчання на даних “текст-зображення”: Далі модель проходить попереднє навчання на великому обсязі даних, що містять текст і відповідні зображення. Це допомагає моделі встановити зв’язки між текстом і пікселями на зображеннях.
- Навчання під наглядом: На останньому етапі модель навчається на даних з розміткою, де кожне зображення та текст мають відповідні мітки та правильні відповіді. DeepSeek використовувала різні типи даних: 50% – дані “зображення + текст -> текст” для мультимодального розуміння, 10% – дані “текст -> текст” для покращення текстового міркування та 40% – дані “текст -> зображення + текст” для мультимодальної генерації зображень.
Окрім оптимізованої стратегії навчання, DeepSeek також збільшила обсяг навчальних даних, додавши 90 мільйонів прикладів підписів до зображень та 70 мільйонів прикладів синтетичних даних, згенерованих штучним інтелектом. Мета полягала в тому, щоб зробити дані більш реалістичними, з додаванням “шуму”, що краще відображає реальний світ. Також було збільшено розмір самої моделі з 1 мільярда до 7 мільярдів параметрів.
Збільшення кількості параметрів призвело до підвищення точності на 10-20%, що підкреслює важливість розміру моделі для її продуктивності.
Доступність Janice Pro 7B: спробуйте самі!
Janice Pro 7B – це значний крок вперед у галузі штучного інтелекту. Її здатність розуміти та генерувати зображення відкриває нові можливості для багатьох застосувань, від автоматичного створення контенту до розробки інтелектуальних помічників.
Якщо ви хочете самостійно поекспериментувати з Janice Pro 7B, DeepSeek надає доступ до моделі через Hugging Face. Ви можете спробувати функції мультимодального розуміння та генерації зображень, щоб на власному досвіді оцінити можливості цієї нейромережі.
DeepSeek продовжує вражати світ своїми інноваціями. Модель Janice Pro 7B – це лише один приклад їхнього прагнення до створення більш розумних та потужних систем штучного інтелекту. Слідкуйте за новинами DeepSeek, адже попереду на нас чекає ще багато цікавого!
