Kinerja Deepseek Coder pada tolok ukur humaneval patut diperhatikan karena beberapa alasan, menjadikannya menonjol dalam lanskap model bahasa pengkodean.
Metrik Kinerja Tinggi
Deepseek Coder telah mencapai skor 73,78% yang mengesankan pada tolok ukur manusia, yang mengevaluasi tugas pembuatan kode Python. Skor ini memposisikannya di antara para pemain terbaik di lapangan, melampaui banyak model yang ada, termasuk beberapa yang berpemilik seperti GPT-4-turbo, dan menampilkan kemampuannya dalam menghasilkan cuplikan kode yang akurat dan relevan secara kontekstual [1] [5]. Iterasi yang lebih baru, seperti Deepseek-Coder-V2.5, dilaporkan telah mencapai skor setinggi 89%, semakin memperkuat statusnya sebagai model terkemuka dalam tugas pengkodean [9].Penggunaan parameter yang efisien
Salah satu fitur utama yang berkontribusi pada kinerja Deepseek Coder adalah arsitektur campuran Eksektor (MOE). Desain ini memungkinkan model untuk mengaktifkan hanya 37 miliar dari total 671 miliar parameter selama tugas, secara signifikan mengurangi biaya komputasi sambil mempertahankan tingkat kinerja tinggi [1] [2]. Efisiensi ini diterjemahkan ke dalam waktu inferensi yang lebih cepat dan persyaratan sumber daya yang lebih rendah dibandingkan dengan model lain yang memanfaatkan semua parameternya untuk setiap tugas.penyetelan instruksi
Deepseek Coder mendapat manfaat dari penyetelan instruksi, di mana model disesuaikan dengan data berbasis instruksi. Proses ini meningkatkan kemampuannya untuk memahami dan melaksanakan tugas pemrograman secara efektif, membuatnya sangat mahir dalam menghasilkan kode untuk berbagai tantangan pemrograman dan meningkatkan kinerjanya pada tolok ukur seperti Humaneval dan MBPP [2] [5]. Kemampuan model untuk menangani tugas pengkodean yang kompleks, termasuk penyelesaian kode lintas-file, lebih lanjut menyoroti kemampuan canggihnya [2].aksesibilitas sumber terbuka
Aspek penting lain dari Deepseek Coder adalah sifat open-source-nya, yang memungkinkan akses yang lebih luas ke alat AI canggih tanpa biaya tinggi yang biasanya terkait dengan solusi kepemilikan. Aksesibilitas ini mendorong kolaborasi dan inovasi dalam komunitas pengembang, memungkinkan tim dan organisasi yang lebih kecil untuk memanfaatkan kemampuan AI yang kuat dalam proyek mereka [1] [2].Efisiensi Pelatihan
Efisiensi pelatihan Deepseek Coder juga luar biasa; Ia mencapai metrik kinerjanya dengan hanya 2,8 juta jam GPU, yang jauh lebih sedikit daripada banyak model lain yang membutuhkan sumber daya komputasi yang luas untuk hasil yang sama [1]. Efisiensi ini tidak hanya mengurangi biaya tetapi juga memperpendek siklus pengembangan untuk aplikasi yang mengandalkan solusi pengkodean yang digerakkan AI.Singkatnya, kinerja menonjol Deepseek Coder pada tolok ukur manusia dapat dikaitkan dengan skor akurasi yang tinggi, penggunaan parameter yang efisien melalui arsitektur MOE, penyetelan instruksi yang efektif, ketersediaan sumber terbuka, dan efisiensi pelatihan. Atribut ini secara kolektif memposisikannya sebagai alat yang tangguh di ranah pengkodean AI-Assisted.
Kutipan:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-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/