DeepSeek-VL架构：混合视觉与语言数据进行预训练以保持纯文本能力的策略 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个当下非常热门的研究方向：多模态预训练模型，特别是DeepSeek-VL架构。我们将聚焦于一个关键挑战：如何在利用视觉和语言数据进行预训练的同时，保持模型在纯文本任务上的强大能力。 1. 多模态预训练的必要性与挑战 近年来，Transformer架构在自然语言处理领域取得了巨大的成功。通过在大规模文本语料库上进行预训练，模型如BERT、GPT等展现了强大的语言理解和生成能力。然而，现实世界的信息并非只有文本，视觉信息同样至关重要。多模态预训练旨在让模型能够同时理解和处理不同模态的信息，从而更好地服务于真实世界的应用场景，例如图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等。 然而，多模态预训练面临着一些显著的挑战： 模态差异性 (Modality Heterogeneity): 视觉和语言信息在统计特性、表示方式等方面存在显著差异。如何有效地融合这两种模态的信息是一个难题。 数据稀疏性 (Data Sparsity): 相比于纯文本数据，高质量的图文配对数据通常更为稀缺，这限制了多 …