Выступление DeepSeek Coder на тесте Humaneval заслуживает внимания по нескольким причинам, что делает его выдающимся в ландшафте языковых моделей кодирования.
Высокие показатели производительности
DeepSeek Coder получил впечатляющую оценку 73,78% по эталону Humaneval, который оценивает задачи генерации кода Python. Этот балл позиционирует его среди лучших исполнителей в этой области, превосходя многие существующие модели, в том числе некоторые проприетарные, такие как GPT-4-Turbo, и демонстрируя свои возможности в создании точных и контекстуально релевантных фрагментов кода [1] [5]. Более поздние итерации, такие как Deepseek-Coder-V2.5, по сообщениям, достигли оценки до 89%, что еще больше укрепило его статус ведущей модели в задачах кодирования [9].эффективное использование параметров
Одной из ключевых особенностей, которые способствуют производительности DeepSeek Coder, является ее архитектура смеси экспертов (MOE). Эта конструкция позволяет модели активировать только 37 миллиардов из своих 671 миллиардов параметров во время задач, значительно снижая вычислительные затраты при сохранении высоких уровней производительности [1] [2]. Эта эффективность превращается в более быстрое время вывода и более низкие требования к ресурсам по сравнению с другими моделями, которые используют все их параметры для каждой задачи.Настройка инструкции
DeepSeek Coder получает выгоду от настройки инструкций, где модель точно настроена с данными, основанными на инструкциях. Этот процесс повышает его способность эффективно понимать и выполнять задачи программирования, делая его особенно искусным при создании кода для различных задач программирования и повышения его производительности на контрольных показателях, таких как Humaneval и MBPP [2] [5]. Способность модели обрабатывать сложные задачи кодирования, включая завершение кода поперечного файла, еще больше подчеркивает ее расширенные возможности [2].Доступность с открытым исходным кодом
Другим важным аспектом DeepSeek Coder является его природа с открытым исходным кодом, который обеспечивает более широкий доступ к передовым инструментам ИИ без высоких затрат, обычно связанных с запатентованными решениями. Эта доступность поощряет сотрудничество и инновации в сообществе разработчиков, что позволяет небольшим командам и организациям использовать мощные возможности ИИ в своих проектах [1] [2].эффективность обучения
Эффективность обучения DeepSeek Coder также замечательна; Он достиг своих показателей производительности всего за 2,8 млн. ГПУ часов, что значительно меньше, чем многие другие модели, которые требуют обширных вычислительных ресурсов для аналогичных результатов [1]. Эта эффективность не только снижает затраты, но и сокращает циклы разработки для приложений, основанных на решениях, управляемых искусственным интеллектом.Таким образом, выдающаяся производительность DeepSeek Coder на критериях Humaneval может быть связана с его высокими показателями точности, эффективным использованием параметров с помощью архитектуры MOE, эффективной настройкой инструкций, доступностью с открытым исходным кодом и эффективностью обучения. Эти атрибуты коллективно позиционируют его как грозный инструмент в сфере кодирования, связанного с AI-ассистентом.
Цитаты:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-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://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[9] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1fdrhbx/new_deepseekv25_model_scores_89_on_humaneval/