Deepseek Proger's MovieR على معايير Humaneval جديرة بالملاحظة لعدة أسباب ، مما يجعله بارزًا في مشهد نماذج لغة الترميز.
مقاييس الأداء العالية
حقق Deepseek Coder درجة 73.78 ٪ مثيرة للإعجاب على معيار Humaneval ، والذي يقيم مهام توليد كود Python. هذه النتيجة تضعه بين أفضل أداء الفنانين في هذا المجال ، متجاوزة العديد من النماذج الحالية ، بما في ذلك بعض النماذج الملكية مثل GPT-4-Turbo ، وعرض قدرتها على توليد قصاصات رمز دقيقة وذات صلة بالسياق [1] [5]. وبحسب ما ورد وصلت التكرارات الأكثر حداثة ، مثل Deepseek-CoDer-V2.5 ، إلى درجات تصل إلى 89 ٪ ، مما زاد من ترسيخ وضعه كنموذج رائد في مهام الترميز [9].الاستخدام الفعال للمعلمات
واحدة من الميزات الرئيسية التي تسهم في أداء Deepseek Coder هو بنية الخبرة (MOE). يسمح هذا التصميم للنموذج بتنشيط 37 مليار فقط من بين إجمالي 671 مليار معلمة خلال المهام ، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف الحسابية مع الحفاظ على مستويات عالية من الأداء [1] [2]. تترجم هذه الكفاءة إلى أوقات استنتاج أسرع ومتطلبات الموارد المنخفضة مقارنة بالنماذج الأخرى التي تستخدم جميع معلماتها لكل مهمة.ضبط التعليمات
يستفيد Deepseek Coder من ضبط التعليمات ، حيث يتم ضبط النموذج مع البيانات المستندة إلى التعليمات. تعزز هذه العملية قدرتها على فهم مهام البرمجة وتنفيذها بشكل فعال ، مما يجعلها بارعة بشكل خاص في توليد كود لمختلف تحديات البرمجة وتحسين أدائها على المعايير مثل Humaneval و MBPP [2] [5]. إن قدرة النموذج على التعامل مع مهام الترميز المعقدة ، بما في ذلك إكمال رمز الملف المتقاطع ، تبرز أيضًا قدراته المتقدمة [2].إمكانية الوصول المفتوحة المصدر
هناك جانب مهم آخر من المبرمج Deepseek هو طبيعته مفتوحة المصدر ، والذي يتيح الوصول الأوسع إلى أدوات AI المتقدمة دون التكاليف المرتفعة المرتبطة عادةً بحلول الملكية. تشجع إمكانية الوصول هذه التعاون والابتكار داخل مجتمع المطورين ، مما يتيح للفرق والمؤسسات الأصغر الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية في مشاريعهم [1] [2].كفاءة التدريب
كفاءة التدريب في Deepseek Coder رائعة أيضًا ؛ لقد حققت مقاييس أدائها مع 2.8 مليون ساعة فقط في وحدة معالجة الرسومات ، وهو أقل بكثير من العديد من النماذج الأخرى التي تتطلب موارد حسابية واسعة النطاق لنتائج مماثلة [1]. لا تقلل هذه الكفاءة التكاليف فحسب ، بل تقصر أيضًا دورات التطوير للتطبيقات التي تعتمد على حلول الترميز التي تحركها الذكاء الاصطناعي.باختصار ، يمكن أن يعزى الأداء المتميز لـ Deepseek Coder على معايير Humaneval إلى درجات عالية الدقة ، واستخدام المعلمة الفعال من خلال بنية MOE ، وضبط التعليمات الفعالة ، وتوافر المصادر المفتوحة ، وكفاءة التدريب. هذه السمات تضعها بشكل جماعي كأداة هائلة في عالم الترميز بمساعدة AI.
الاستشهادات:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-deepseek-qwen-and-beyond/
[3] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[4] https://aclanthology.org/2024.findings-acl.471.pdf
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/؟tab=Readme-ov-file
[6] https://arxiv.org/pdf/2406.11931.pdf
[7] https://deepseekcoder.github.io
[8] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[9] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1fdrhbx/new_deepseekv25_model_scores_89_on_humaneval/