Performanța Deepseek Coder pe reperele Humaneval este de remarcat din mai multe motive, ceea ce îl face un standout în peisajul modelelor de limbă de codificare.
metrici de înaltă performanță
Deepseek Coder a obținut un scor impresionant de 73,78% pe referința Humevalului, care evaluează sarcinile de generare a codului Python. Acest scor îl poziționează printre cei mai buni performanți din domeniu, depășind multe modele existente, inclusiv unele proprietăți, cum ar fi GPT-4-Turbo, și prezentarea capacității sale de a genera fragmente de cod exacte și relevante contextual [1] [5]. Iterațiile mai recente, cum ar fi Deepseek-Coder-V2.5, au atins scoruri de până la 89%, solidificându-și în continuare statutul de model principal în sarcinile de codificare [9].Utilizarea eficientă a parametrilor
Una dintre caracteristicile cheie care contribuie la performanța Deepseek Coder este arhitectura sa de amestec de experți (MOE). Acest design permite modelului să activeze doar 37 de miliarde din totalul său de 671 miliarde de parametri în timpul sarcinilor, reducând semnificativ costurile de calcul, menținând în același timp niveluri de performanță ridicate [1] [2]. Această eficiență se traduce prin timpi de inferență mai rapide și cerințe de resurse mai mici în comparație cu alte modele care își folosesc toți parametrii pentru fiecare sarcină.Reglarea instrucțiunilor
Deepseek Coder beneficiază de reglarea instrucțiunilor, unde modelul este reglat bine cu date bazate pe instrucțiuni. Acest proces își îmbunătățește capacitatea de a înțelege și executa sarcinile de programare în mod eficient, ceea ce face ca acesta să fie deosebit de adept să genereze cod pentru diverse provocări de programare și să -și îmbunătățească performanța pe valori de referință precum Humeval și MBPP [2] [5]. Capacitatea modelului de a gestiona sarcini de codificare complexe, inclusiv finalizarea codului de fișiere încrucișate, evidențiază în continuare capacitățile sale avansate [2].Accesibilitate open-source
Un alt aspect semnificativ al Deepseek Coder este natura sa open-source, care permite accesul mai larg la instrumentele AI avansate, fără costurile ridicate asociate în mod obișnuit cu soluții proprii. Această accesibilitate încurajează colaborarea și inovația în cadrul comunității de dezvoltatori, permițând echipelor și organizațiilor mai mici să utilizeze capacități puternice de AI în proiectele lor [1] [2].Eficiență de formare
Deepseek eficiența de formare a coder -ului este, de asemenea, remarcabilă; Și -a obținut valorile de performanță cu doar 2,8 milioane de ore GPU, ceea ce este considerabil mai mic decât multe alte modele care necesită resurse de calcul extinse pentru rezultate similare [1]. Această eficiență nu numai că reduce costurile, ci și scurtează ciclurile de dezvoltare pentru aplicațiile care se bazează pe soluții de codificare bazate pe AI.În rezumat, performanța deosebită a Deepseek Coder pe referințe Humeval pot fi atribuite scorurilor sale de înaltă precizie, utilizării eficiente ale parametrilor prin arhitectura MOE, reglarea eficientă a instrucțiunilor, disponibilitatea open-source și eficiența instruirii. Aceste atribute o poziționează colectiv ca un instrument formidabil pe tărâmul codificării asistate de AI.
Citări:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm- in-one-loc
]
[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/