Deepseek -kooderin suorituskyky HumaneVal -vertailuarvoissa on huomionarvoista monista syistä, mikä tekee siitä erottelun kielikielimallien maisemaan.
korkean suorituskyvyn mittarit
DeepSeek -kooder on saavuttanut vaikuttavan 73,78%: n pistemäärän HumanVal -vertailuarvossa, joka arvioi Python -koodin luomistehtäviä. Tämä pistemäärä sijoittaa sen kentän parhaimpiin esiintyjiin, ylittäen monia olemassa olevia malleja, mukaan lukien jotkut omistusoikeudet, kuten GPT-4-turbo, ja esittelee sen kykyä tuottaa tarkkoja ja asiayhteyteen liittyviä koodinpätkiä [1] [5]. Tuoreemmat iteraatiot, kuten Deepseek-kooderi-V2.5, ovat ilmoitettu saavuttaneensa jopa 89%, mikä vahvistaa sen tilaa edelleen johtavana mallina koodaustehtävissä [9].Parametrien tehokas käyttö
Yksi Deepseek-kooderin suorituskykyyn edistävistä avainominaisuuksista on sen kokeilun sekoitusarkkitehtuuri (MOE). Tämän mallin avulla malli voi aktivoida vain 37 miljardia kokonaismäärästä 671 miljardista parametristaan tehtävien aikana, mikä vähentää merkittävästi laskennallisia kustannuksia säilyttäen samalla korkeat suorituskykytasot [1] [2]. Tämä tehokkuus tarkoittaa nopeampia päätelmäaikoja ja alhaisempia resurssien vaatimuksia verrattuna muihin malleihin, jotka hyödyntävät kaikkia heidän parametreja jokaisessa tehtävässä.Ohjeiden viritys
Deepseek-kooder hyötyy ohjeiden virittämisestä, jossa malli on hienosäädetty ohjeita koskevalla tiedoilla. Tämä prosessi parantaa sen kykyä ymmärtää ja suorittaa ohjelmointitehtäviä tehokkaasti, joten se on erityisen taitava tuottaa koodia erilaisille ohjelmointihaasteille ja parantaa sen suorituskykyä vertailuarvoilla, kuten HumanVal ja MBPP [2] [5]. Mallin kyky käsitellä monimutkaisia koodaustehtäviä, mukaan lukien poikkileikkauskoodien suorittaminen, korostaa edelleen sen edistyneitä ominaisuuksia [2].avoimen lähdekoodin saavutettavuus
Toinen merkittävä osa Deepseek-kooderia on sen avoimen lähdekoodin luonne, joka sallii laajemman pääsyn edistyneisiin AI-työkaluihin ilman korkeita kustannuksia, jotka yleensä liittyvät omistettuihin ratkaisuihin. Tämä saavutettavuus kannustaa yhteistyöhön ja innovaatioihin kehittäjäyhteisössä, jolloin pienemmät ryhmät ja organisaatiot voivat hyödyntää tehokkaita AI -ominaisuuksia projekteissaan [1] [2].Koulutustehokkuus
Myös Deepseek -kooderin koulutustehokkuus on merkittävä; Se saavutti suorituskykymittarinsa vain 2,8 miljoonalla GPU -tunnilla, mikä on huomattavasti vähemmän kuin monet muut mallit, jotka vaativat laajoja laskennallisia resursseja samanlaisten tulosten saavuttamiseksi [1]. Tämä tehokkuus ei vain vähennä kustannuksia, vaan myös lyhentää kehityssyklejä sovelluksiin, jotka luottavat AI-ohjattuihin koodausratkaisuihin.Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-kooderin standout-suorituskyky HumanVal-vertailuarvoilla voidaan katsoa johtuvan sen suurista tarkkuuspisteistä, tehokkaasta parametrien käytöstä MOE-arkkitehtuurin, tehokkaan ohjeiden virittämisen, avoimen lähdekoodin saatavuuden ja koulutustehokkuuden kautta. Nämä ominaisuudet asettavat sen kollektiivisesti valtavaksi työkaluksi AI-avustetun koodauksen valtakunnassa.
Viittaukset:
.
.
[3] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[4] https://aclanthology.org/2024.findings-acl.471.pdf
.
[6] https://arxiv.org/pdf/2406.11931.pdf
[7] https://deepseekcoder.github.io
[8] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[9.