Deepseek -kodarens prestanda på humanevala riktmärken är anmärkningsvärt av flera skäl, vilket gör det till en framstående i landskapet i kodande språkmodeller.
High Performance Metrics
Deepseek -kodaren har uppnått en imponerande poäng på 73,78% på det mänskliga riktmärket, som utvärderar Python -kodgenereringsuppgifter. Denna poäng placerar den bland de bästa artisterna i fältet, överträffar många befintliga modeller, inklusive några egna proprietära som GPT-4-Turbo, och visar upp sin förmåga att generera exakta och kontextuellt relevanta kodavsnitt [1] [5]. Nyare iterationer, såsom Deepseek-Coder-V2.5, har enligt uppgift nått poäng så höga som 89%, vilket ytterligare stärker dess status som en ledande modell i kodningsuppgifter [9].Effektiv användning av parametrar
En av de viktigaste funktionerna som bidrar till Deepseek Coders prestanda är dess arkitektur för blandning av experter (MOE). Denna design gör det möjligt för modellen att aktivera endast 37 miljarder av de totala 671 miljarder parametrarna under uppgifter, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaderna samtidigt som högprestanda nivåer [1] [2]. Denna effektivitet översätter till snabbare inferenstider och lägre resurskrav jämfört med andra modeller som använder alla deras parametrar för varje uppgift.Instruktionsinställning
Deepseek-kodaren drar nytta av instruktionsinställning, där modellen är finjusterad med instruktionsbaserad data. Denna process förbättrar dess förmåga att förstå och utföra programmeringsuppgifter effektivt, vilket gör det särskilt skickligt att generera kod för olika programmeringsutmaningar och förbättra dess prestanda på riktmärken som humaneval och MBPP [2] [5]. Modellens förmåga att hantera komplexa kodningsuppgifter, inklusive cross-file-kodens slutförande, belyser ytterligare dess avancerade funktioner [2].Öppen källkod
En annan viktig aspekt av Deepseek-kodaren är dess öppna källkod, som möjliggör bredare tillgång till avancerade AI-verktyg utan de höga kostnaderna som vanligtvis är förknippade med egna lösningar. Denna tillgänglighet uppmuntrar samarbete och innovation inom utvecklarsamhället, vilket gör det möjligt för mindre team och organisationer att utnyttja kraftfulla AI -kapaciteter i sina projekt [1] [2].Utbildningseffektivitet
Deepseek Coders utbildningseffektivitet är också anmärkningsvärd; Den uppnådde sina prestandametriker med endast 2,8 miljoner GPU -timmar, vilket är betydligt mindre än många andra modeller som kräver omfattande beräkningsresurser för liknande resultat [1]. Denna effektivitet minskar inte bara kostnader utan förkortar också utvecklingscykler för applikationer som förlitar sig på AI-driven kodningslösningar.Sammanfattningsvis kan Deepseek Coders framstående prestanda på humanevala riktmärken tillskrivas dess höga noggrannhetsresultat, effektiv parameteranvändning genom MOE-arkitektur, effektiv instruktionsinställning, öppen källkod och träningseffektivitet. Dessa attribut placerar det kollektivt som ett formidabelt verktyg i riket AI-assisterad kodning.
Citeringar:
]
[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/