O desempenho do Deepseek Coder nos benchmarks Humaneval é digno de nota por vários motivos, tornando -o um destaque no cenário dos modelos de idiomas de codificação.
métricas de alto desempenho
O Deepseek Coder alcançou uma impressionante pontuação de 73,78% no benchmark Humaneval, que avalia tarefas de geração de código Python. Essa pontuação o posiciona entre os melhores desempenhos do campo, superando muitos modelos existentes, incluindo alguns proprietários como GPT-4-Turbo e mostrando sua capacidade de gerar trechos de código precisos e contextualmente relevantes [1] [5]. Iterações mais recentes, como Deepseek-Coder-V2.5, atingiram pontuações de até 89%, solidificando ainda mais seu status como um modelo líder nas tarefas de codificação [9].Uso eficiente de parâmetros
Um dos principais recursos que contribuem para o desempenho do DeepSeek Coder é a arquitetura da mistura de especialistas (MOE). Esse design permite que o modelo ative apenas 37 bilhões de parâmetros totais de 671 bilhões durante as tarefas, reduzindo significativamente os custos computacionais, mantendo os altos níveis de desempenho [1] [2]. Essa eficiência se traduz em tempos de inferência mais rápidos e requisitos de recursos mais baixos em comparação com outros modelos que utilizam todos os seus parâmetros para todas as tarefas.Ajuste de instrução
O codificador Deepseek se beneficia do ajuste das instruções, onde o modelo é ajustado com dados baseados em instruções. Esse processo aprimora sua capacidade de entender e executar tarefas de programação de maneira eficaz, tornando -o particularmente adepto de gerar código para vários desafios de programação e melhorar seu desempenho em benchmarks como Humaneval e MBPP [2] [5]. A capacidade do modelo de lidar com tarefas complexas de codificação, incluindo a conclusão de código cruzado, destaca ainda mais seus recursos avançados [2].Acessibilidade à fonte aberta
Outro aspecto significativo do DeepSeek Coder é sua natureza de código aberto, que permite acesso mais amplo a ferramentas avançadas de IA sem os altos custos normalmente associados a soluções proprietárias. Essa acessibilidade incentiva a colaboração e a inovação na comunidade de desenvolvedores, permitindo que equipes e organizações menores alavancem poderosos recursos de IA em seus projetos [1] [2].Eficiência de treinamento
A eficiência do treinamento do Deepseek Coder também é notável; Ele alcançou suas métricas de desempenho com apenas 2,8 milhões de horas de GPU, o que é consideravelmente menor do que muitos outros modelos que requerem extensos recursos computacionais para resultados semelhantes [1]. Essa eficiência não apenas reduz os custos, mas também reduz os ciclos de desenvolvimento para aplicações que dependem de soluções de codificação acionadas pela IA.Em resumo, o desempenho de destaque do DeepSeek Coder em benchmarks Humaneval pode ser atribuído às suas pontuações de alta precisão, uso eficiente de parâmetros por meio da arquitetura MOE, ajuste eficaz de instruções, disponibilidade de código aberto e eficiência de treinamento. Esses atributos o posicionam coletivamente como uma ferramenta formidável no reino da codificação assistida por A A.
Citações:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-tis-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://metascool.so/articles/deepseek-v3
[9] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1fdrhbx/new_deepseekv25_model_scores_89_on_humaneval/