| DeepSeek Coderův výkon na benchmarkech Humanivalu je pozoruhodný z několika důvodů, což z něj činí standout v krajině kódovacích jazykových modelů.
Vysoko výkonné metriky
DeepSeek Coder dosáhl působivého 73,78% skóre na HumanEval Benchmark, který vyhodnocuje úkoly generování kódu Python. Toto skóre se umístí mezi nejlepší umělce v terénu a překonává mnoho stávajících modelů, včetně některých proprietárních modelů, jako je GPT-4-turbo, a představí jeho schopnost při generování přesných a kontextově relevantních úryvků kódu [1] [5]. Novější iterace, jako je například Deepseek-Coder-V2.5, údajně dosáhly skóre až 89%, což dále ztuhlo jeho stav předního modelu v kódovacích úkolech [9].Efektivní využití parametrů
Jednou z klíčových rysů, které přispívají k výkonu Deepseek Coder, je architektura její směs-experts (MOE). Tento návrh umožňuje modelu aktivovat pouze 37 miliard z celkových 671 miliard parametrů během úkolů, což výrazně snižuje výpočetní náklady při zachování vysokých úrovní výkonnosti [1] [2]. Tato účinnost se promítá do rychlejších inferenčních časů a nižších požadavků na zdroje ve srovnání s jinými modely, které využívají všechny jejich parametry pro každý úkol.Ladění instrukcí
DeepSeek Coder těží z ladění instrukcí, kde je model vyladěn daty založenými na instrukci. Tento proces zvyšuje jeho schopnost efektivně porozumět a provádět programovací úkoly, což je obzvláště zběhlé při generování kódu pro různé programovací výzvy a zlepšuje jeho výkon na benchmarcích, jako jsou Humanival a MBPP [2] [5]. Schopnost modelu zpracovávat komplexní úkoly kódování, včetně dokončení kódu napříč součtem, dále zdůrazňuje jeho pokročilé schopnosti [2].Open-Source přístupnost
Dalším významným aspektem hlubokého kodéra je jeho open-source povaha, která umožňuje širší přístup k pokročilým nástrojům AI bez vysokých nákladů obvykle spojených s proprietárními řešeními. Tato dostupnost podporuje spolupráci a inovace v rámci vývojářské komunity, což umožňuje menším týmům a organizacím využívat silné schopnosti AI ve svých projektech [1] [2].Efektivita školení
Efektivita tréninku Deepseek Coder je také pozoruhodná; Dosáhl metrik výkonnosti s pouze 2,8 miliony hodin GPU, což je výrazně méně než mnoho jiných modelů, které vyžadují rozsáhlé výpočetní zdroje pro podobné výsledky [1]. Tato účinnost nejen snižuje náklady, ale také zkracuje vývojové cykly pro aplikace, které se spoléhají na kódovací řešení řízená AI.Stručně řečeno, standout výkon společnosti Deepseek Coder na lidských benchmarcích lze přičíst skóre s vysokou přesností, efektivnímu využití parametrů prostřednictvím architektury MOE, efektivnímu ladění instrukcí, dostupnosti open-source a efektivitě školení. Tyto atributy jej společně umísťují jako impozantní nástroj v oblasti kódování pomocí AI-asistovaného.
Citace:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-n-nnow-out-this-new-lm-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/