HumaneVal 벤치 마크에서 DeepSeek Coder의 성능은 여러 가지 이유로 주목할 만하므로 코딩 언어 모델의 풍경에서 눈에 띄게됩니다.
고성능 메트릭
DeepSeek Coder는 Humaneval 벤치 마크에서 인상적인 73.78% 점수를 얻었으며, 이는 Python 코드 생성 작업을 평가합니다. 이 점수는 GPT-4-Turbo와 같은 일부 독점 모델을 포함하여 많은 기존 모델을 능가하고 정확하고 상황에 맞는 코드 스 니펫을 생성하는 능력을 보여주는 많은 기존 모델을 능가하며, 많은 기존 모델을 능가합니다 [1] [5]. DeepSeek-Coder-V2.5와 같은보다 최근의 반복은 89%의 높은 점수에 도달하여 코딩 작업의 주요 모델로서의 지위를 더욱 강화시켰다 [9].매개 변수의 효율적인 사용
DeepSeek Coder의 성능에 기여하는 주요 기능 중 하나는 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처입니다. 이 설계를 통해 모델은 작업 중 총 6,710 억 매개 변수 중 37 억을 활성화하여 고성능 수준을 유지하면서 계산 비용을 크게 줄일 수 있습니다 [1] [2]. 이 효율성은 모든 작업에 대한 모든 매개 변수를 사용하는 다른 모델에 비해 더 빠른 추론 시간과 낮은 리소스 요구 사항으로 해석됩니다.명령 조정
DeepSeek Coder는 지침 기반 데이터로 모델이 미세 조정되는 명령 튜닝의 혜택을받습니다. 이 프로세스는 프로그래밍 작업을 효과적으로 이해하고 실행하는 능력을 향상시켜 다양한 프로그래밍 문제에 대한 코드를 생성하고 Humaneval 및 MBPP와 같은 벤치 마크에서 성능을 향상시키는 데 특히 능숙합니다 [2] [5]. 크로스 파일 코드 완료를 포함한 복잡한 코딩 작업을 처리하는 모델의 기능은 고급 기능을 강조합니다 [2].오픈 소스 접근성
DeepSeek Coder의 또 다른 중요한 측면은 오픈 소스 특성으로, 일반적으로 독점 솔루션과 관련된 높은 비용없이 고급 AI 도구에 대한 광범위한 액세스를 허용합니다. 이러한 접근성은 개발자 커뮤니티 내의 협업 및 혁신을 장려하여 소규모 팀과 조직이 프로젝트에서 강력한 AI 기능을 활용할 수있게합니다 [1] [2].훈련 효율성
Deepseek Coder의 훈련 효율도 주목할 만하다. 그것은 280 만 GPU 시간으로 성능 지표를 달성했으며, 이는 유사한 결과를 위해 광범위한 계산 리소스가 필요한 다른 많은 모델보다 상당히 적습니다 [1]. 이 효율성은 비용을 줄일뿐만 아니라 AI 중심 코딩 솔루션에 의존하는 응용 프로그램의 개발주기를 단축시킵니다.요약하면, HumaneVal 벤치 마크에서 DeepSeek Coder의 눈에 띄는 성능은 MOE 아키텍처를 통한 효율적인 매개 변수 사용, 효과적인 명령 튜닝, 오픈 소스 가용성 및 교육 효율성에 기인 할 수 있습니다. 이러한 속성은 AI-ASSISTED 코딩 영역에서 강력한 도구로 총체적으로 배치합니다.
인용 :
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-bout-tis-newlm-in-on-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/