Deepseek'in Humaneval Benchmark üzerindeki performansı, GPT-4'e göre önemli bir avantaj gösterir. Spesifik olarak, Deepseek, kodlama yeteneklerini değerlendiren humaneval üzerinde% 73.78 geçiş oranı elde ederken, GPT-4 benzer değerlendirmelerde% 67 civarında puan aldı [1] [2]. Bu, Deepseek'in GPT-4'e kıyasla kodlama problemleri üretilmesinde ve çözmede daha etkili olduğunu gösterir.
Verimlilik açısından, Deepseek, görevler için toplam 671 milyar parametresinin sadece 37 milyar parametresini aktive eden ve önemli ölçüde daha düşük hesaplama maliyetleri ile yüksek performansı korumasına izin veren bir Expperts karışımı (MOE) mimarisi kullanır. Belirteç işleme için -4 [1] [2]. Bu verimlilik daha hızlı ve daha hassas kod üretimi ve hata ayıklama özelliklerine dönüşür ve Deepseek'i geliştiriciler için zorlayıcı bir seçim haline getirir.
Ayrıca, Deepseek'in bağlam penceresi, 128K jetonlarında, GPT-4'ün maksimum 8K jetonuna kıyasla önemli ölçüde daha büyüktür ve işleme sırasında daha kapsamlı girişleri işlemesini sağlar [1] [2]. Bu özellik, daha fazla bağlam gerektiren karmaşık kodlama görevleri için özellikle avantajlı olabilir.
Genel olarak, Deepseek sadece GPT-4'ü humaneval'deki kodlama performansı açısından aşmakla kalmaz, aynı zamanda önemli maliyet ve verimlilik faydaları da sunar ve kendisini büyük dil modellerinin manzarasında güçlü bir alternatif olarak konumlandırır.
Alıntılar:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-verything you-need-to-nown-about-this-new-lm-in-e-place
[2] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
[3] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1fdrhbx/new_deepseekv25_model_scores_89_on_humaneval/
[4] https://aclanthology.org/2024.findings-cl.471.pdf
[5] https://deepseekcoder.github.io
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=41999151
[7] https://www.deepseek.com
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/