Les performances de Deepseek Coder sur les repères Humaneval sont remarquables pour plusieurs raisons, ce qui en fait une vedette dans le paysage des modèles de langage de codage.
Metrics haute performance
Deepseek Coder a obtenu un score impressionnant de 73,78% sur la référence Humaneval, qui évalue les tâches de génération de code Python. Ce score le positionne parmi les meilleurs interprètes sur le terrain, dépassant de nombreux modèles existants, y compris certains propriétaires comme GPT-4-Turbo, et présentant sa capacité en générant des extraits de code précis et contextuellement pertinents [1] [5]. Des itérations plus récentes, telles que Deepseek-Coder-V2.5, auraient atteint des scores pouvant atteindre 89%, solidant davantage son statut de modèle de premier plan dans les tâches de codage [9].Utilisation efficace des paramètres
L'une des principales caractéristiques qui contribuent aux performances de Deepseek Coders est son architecture de mélange de réseaux (MOE). Cette conception permet au modèle d'activer seulement 37 milliards de ses 671 milliards de paramètres au total pendant les tâches, réduisant considérablement les coûts de calcul tout en maintenant des niveaux de performance élevés [1] [2]. Cette efficacité se traduit par des temps d'inférence plus rapides et des exigences de ressources inférieures par rapport à d'autres modèles qui utilisent tous leurs paramètres pour chaque tâche.réglage de l'instruction
Deepseek Coder bénéficie du réglage des instructions, où le modèle est affiné avec des données basées sur l'instruction. Ce processus améliore sa capacité à comprendre et à exécuter efficacement les tâches de programmation, ce qui le rend particulièrement apte à générer du code pour divers défis de programmation et à améliorer ses performances sur des références comme Humaneval et MBPP [2] [5]. La capacité du modèle à gérer les tâches de codage complexes, y compris l'achèvement du code croisé, met en évidence ses capacités avancées [2].Accessibilité open source
Un autre aspect important de Deepseek Coder est sa nature open source, qui permet un accès plus large aux outils d'IA avancés sans les coûts élevés généralement associés aux solutions propriétaires. Cette accessibilité encourage la collaboration et l'innovation au sein de la communauté des développeurs, permettant aux petites équipes et organisations de tirer parti de puissantes capacités d'IA dans leurs projets [1] [2].Efficacité de formation
L'efficacité de la formation de Deepseek Coder est également remarquable; Il a atteint ses mesures de performance avec seulement 2,8 millions d'heures de GPU, ce qui est considérablement inférieur à de nombreux autres modèles qui nécessitent des ressources de calcul étendues pour des résultats similaires [1]. Cette efficacité réduit non seulement les coûts, mais raccourcit également les cycles de développement pour les applications reposant sur des solutions de codage dirigés par l'IA.En résumé, les performances remarquables de Deepseek Coder sur les références Humaneval peuvent être attribuées à ses scores de haute précision, à une utilisation efficace des paramètres grâce à l'architecture MOE, à un réglage des instructions efficace, à une disponibilité open-source et à l'efficacité de la formation. Ces attributs le positionnent collectivement comme un formidable outil dans le domaine du codage assisté par l'IA.
Citations:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-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/