DeepSeek-VL：整体上是 decoder-only 的 LLaVA 风格架构，包括视觉编码器、视觉语言适配器、专家混合语言模型三个核心模块。

### DeepSeek-VL 架构特点与组成部分 #### 解码器仅有的 LLaVA 风格架构 DeepSeek-VL 展现了一种解码器独有的结构，这种设计借鉴了 LLaVA 的风格，在多模态数据处理方面具有显著优势[^1]。 #### 视觉编码器 作为架构的一部分，视觉编码器负责接收并解析输入图像的信息。此模块能够提取图像中的特征，并将其转化为适合后续处理的形式。对于复杂的视觉任务而言，这一部分的设计至关重要，因为它直接影响到模型理解图片的能力[^3]。 ```python class VisionEncoder(nn.Module): def __init__(self, config): super(VisionEncoder, self).__init__() # 定义卷积层和其他必要的网络组件 def forward(self, images): features = ... # 对输入图像进行特征抽取操作 return features ``` #### 视觉语言适配器 为了使来自不同源的数据可以有效地交互协作，视觉语言适配器起到了桥梁的作用。这个组件不仅连接着视觉编码器产生的表示形式，还促进了它们同文本信息之间的交流融合。通过这种方式，即使是在异质性的环境下也能实现高效沟通。 ```python class VLAAdapter(nn.Module): def __init__(self, vision_dim, text_dim): super(VLAAdapter, self).__init__() self.adapter_layer = nn.Linear(vision_dim, text_dim) def forward(self, visual_features): adapted_output = self.adapter_layer(visual_features) return adapted_output ``` #### 专家混合语言模型 最后，专家混合语言模型构成了整个系统的决策中心。这里采用了多个专门针对特定领域训练过的子模型组合而成的方式，从而提高了应对多样化查询请求时的表现力。当接收到新的输入后，系统会自动选择最合适的一个或几个专家来进行响应生成工作。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM class MoEExpertSystem: def __init__(self, experts_paths): self.experts = [AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path) for path in experts_paths] def select_expert_and_generate(self, input_ids, attention_mask=None): selected_expert_index = ... # 根据某些标准挑选最合适的专家 output = self.experts[selected_expert_index].generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) return output ```