Humanval BenchmarksでのDeepseek Coderのパフォーマンスは、いくつかの理由で注目に値し、コーディング言語モデルの景観で傑出しています。
##高性能指標
Deepseek Coderは、Pythonコード生成タスクを評価するHumanval Benchmarkで印象的な73.78％スコアを達成しました。このスコアは、フィールドのトップパフォーマーに配置され、GPT-4ターボなどの独自のモデルを含む多くの既存のモデルを上回り、正確で文脈的に関連するコードスニペットを生成する能力を紹介します[1] [5]。 Deepseek-Coder-V2.5などの最近の反復は、89％のスコアに達しており、タスクのコーディングにおける主要なモデルとしてのステータスをさらに固めています[9]。
##パラメーターの効率的な使用
DeepSeek Coderのパフォーマンスに貢献する重要な機能の1つは、その混合物（MOE）アーキテクチャです。この設計により、モデルはタスク中に合計6710億パラメーターのうち370億個のパラメーターをアクティブにすることができ、高性能レベルを維持しながら計算コストを大幅に削減できます[1] [2]。この効率は、すべてのタスクにすべてのパラメーターを利用する他のモデルと比較して、より速い推論時間と低いリソース要件に変換されます。
##命令チューニング
Deepseek Coderは、モデルが命令ベースのデータで微調整されている命令チューニングの恩恵を受けます。このプロセスは、プログラミングタスクを効果的に理解および実行する能力を高め、特にさまざまなプログラミングの課題のコードを生成し、HumanvalやMBPP [2] [5]などのベンチマークでのパフォーマンスを向上させることに熟達しています。クロスファイルコードの完了を含む複雑なコーディングタスクを処理するモデルの機能は、その高度な機能をさらに強調しています[2]。
##オープンソースのアクセシビリティ
DeepSeek Coderのもう1つの重要な側面は、オープンソースの性質です。これにより、独自のソリューションに通常関連する高コストなしで、高度なAIツールに幅広くアクセスできます。このアクセシビリティは、開発者コミュニティ内のコラボレーションとイノベーションを促進し、小規模なチームや組織がプロジェクトの強力なAI機能を活用できるようにします[1] [2]。
##トレーニング効率
Deepseek Coderのトレーニング効率も注目に値します。わずか280万GPU時間でパフォーマンスメトリックを達成しました。これは、同様の結果に広範な計算リソースを必要とする他の多くのモデルよりもかなり少ないです[1]。この効率は、コストを削減するだけでなく、AI駆動型のコーディングソリューションに依存するアプリケーションの開発サイクルを短くします。
要約すると、HumanvalベンチマークでのDeepSeek Coderの傑出したパフォーマンスは、高精度スコア、MOEアーキテクチャによる効率的なパラメーターの使用、効果的な指導チューニング、オープンソースの可用性、およびトレーニング効率に起因する可能性があります。これらの属性は、AIアシストコーディングの領域における恐るべきツールとしてまとめて配置します。
引用：
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-nuk-about- this-llm-in-one-and-and-new-and-and-new-and-new-in-new-about
[2] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-deepseek-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/