La performance di DeepSeek Coder sui benchmark umani è degno di nota per diversi motivi, rendendolo straordinario nel panorama dei modelli di linguaggio di codifica.
metriche ad alte prestazioni
DeepSeek CODER ha ottenuto un impressionante punteggio del 73,78% sul benchmark Humanival, che valuta le attività di generazione del codice Python. Questo punteggio lo posiziona tra i migliori artisti del campo, superando molti modelli esistenti, tra cui alcuni proprietari come GPT-4-Turbo e mettendo in mostra la sua capacità di generare frammenti di codice accurati e contestualmente rilevanti [1] [5]. Iterazioni più recenti, come DeepSeek-Coder-V2.5, hanno raggiunto punteggi fino all'89%, consolidando ulteriormente il suo stato di modello leader nelle attività di codifica [9].Uso efficiente dei parametri
Una delle caratteristiche chiave che contribuiscono alle prestazioni di DeepSeek Coder è la sua architettura MOE-of-Experts (MOE). Questo design consente al modello di attivare solo 37 miliardi di parametri totali di 671 miliardi durante le attività, riducendo significativamente i costi computazionali mantenendo alti livelli di prestazioni [1] [2]. Questa efficienza si traduce in tempi di inferenza più rapidi e requisiti di risorse inferiori rispetto ad altri modelli che utilizzano tutti i loro parametri per ogni attività.Tuning delle istruzioni
DeepSeek Coder beneficia della messa a punto delle istruzioni, in cui il modello è messo a punto con i dati basati sulle istruzioni. Questo processo migliora la sua capacità di comprendere ed eseguire le attività di programmazione in modo efficace, rendendolo particolarmente abile nel generare codice per varie sfide di programmazione e migliorare le sue prestazioni su parametri di riferimento come Humanival e MBPP [2] [5]. La capacità del modello di gestire compiti di codifica complessi, incluso il completamento del codice incrociato, mette in evidenza ulteriormente le sue capacità avanzate [2].Accessibilità open-source
Un altro aspetto significativo di DeepSeek CODER è la sua natura open source, che consente un accesso più ampio agli strumenti AI avanzati senza costi elevati tipicamente associati a soluzioni proprietarie. Questa accessibilità incoraggia la collaborazione e l'innovazione all'interno della comunità degli sviluppatori, consentendo a team e organizzazioni più piccoli di sfruttare potenti capacità di intelligenza artificiale nei loro progetti [1] [2].Efficienza di allenamento
Anche l'efficienza di allenamento del coder di profondità è notevole; Ha raggiunto le sue metriche di prestazione con solo 2,8 milioni di ore GPU, che è considerevolmente inferiore a molti altri modelli che richiedono estese risorse computazionali per risultati simili [1]. Questa efficienza non solo riduce i costi, ma riduce anche i cicli di sviluppo per le applicazioni che si basano su soluzioni di codifica guidate dall'IA.In sintesi, le prestazioni straordinarie di DeepSeek Coder sui parametri di riferimento Humanival possono essere attribuite ai suoi elevati punteggi di accuratezza, all'utilizzo efficiente dei parametri attraverso l'architettura MOE, una messa a punto di istruzioni efficaci, disponibilità aperta e efficienza di addestramento. Questi attributi lo posizionano collettivamente come uno strumento formidabile nel regno della codifica assistita ai.
Citazioni:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-know-about-this-new-lllm-in-one-place
5
[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/