DeepSeek Codeer sniegums humāniskajā etalonos ir ievērības cienīgs vairāku iemeslu dēļ, padarot to par izcilu kodēšanas valodu modeļu ainavu.
Augstas veiktspējas rādītāji
DeepSeek Codeer ir sasniedzis iespaidīgu 73,78% punktu skaitu humaneval etalonā, kurā novērtēti Python koda ģenerēšanas uzdevumi. Šis rezultāts to pozicionē starp labākajiem izpildītājiem šajā jomā, pārsniedzot daudzus esošos modeļus, ieskaitot dažus patentētus, piemēram, GPT-4-turbo, un parādot tā spēju ģenerēt precīzus un kontekstā atbilstošus koda fragmentus [1] [5]. Tiek ziņots, ka jaunākās iterācijas, piemēram, DeepSeek-Coder-V2.5, ir sasniegušas 89%punktu skaitu, vēl vairāk nostiprinot tā kā vadošā modeļa statusu kodēšanas uzdevumos [9].Efektīva parametru izmantošana
Viena no galvenajām iezīmēm, kas veicina DeepSeek Coder veiktspēju, ir tā eksemplāru (MOE) arhitektūra. Šis dizains ļauj modelim aktivizēt tikai 37 miljardus no tā kopējiem 671 miljardiem parametru uzdevumu laikā, ievērojami samazinot skaitļošanas izmaksas, vienlaikus saglabājot augstu veiktspējas līmeni [1] [2]. Šī efektivitāte nozīmē ātrāku secināšanas laiku un zemākas resursu prasības, salīdzinot ar citiem modeļiem, kas izmanto visus to parametrus katram uzdevumam.instrukciju noregulēšana
DeepSeek Codeer gūst labumu no instrukciju noregulēšanas, kur modelis ir precīzi noregulēts ar uz instrukcijām balstītus datus. Šis process uzlabo tā spēju efektīvi izprast un izpildīt programmēšanas uzdevumus, padarot to īpaši lietpratīgu, ģenerējot kodu dažādiem programmēšanas izaicinājumiem un uzlabojot tā veiktspēju tādos etalonos kā Humaneval un MBPP [2] [5]. Modeļa spēja rīkoties ar sarežģītiem kodēšanas uzdevumiem, ieskaitot savstarpēja koda pabeigšanu, vēl vairāk uzsver tās uzlabotās iespējas [2].atvērtā koda pieejamība
Vēl viens nozīmīgs DeepSeek Codeer aspekts ir tā atvērtā koda raksturs, kas ļauj plašāk piekļūt uzlabotiem AI rīkiem bez augstām izmaksām, kas parasti saistītas ar patentētiem risinājumiem. Šī pieejamība veicina sadarbību un jauninājumus izstrādātāju kopienā, ļaujot mazākām komandām un organizācijām savos projektos izmantot spēcīgas AI iespējas [1] [2].apmācības efektivitāte
Ievērojama ir arī DeepSeek kodētāja apmācības efektivitāte; Tas sasniedza savu veiktspējas rādītāju ar tikai 2,8 miljoniem GPU stundu, kas ir ievērojami mazāks nekā daudzi citi modeļi, kuriem līdzīgiem rezultātiem nepieciešami plaši skaitļošanas resursi [1]. Šī efektivitāte ne tikai samazina izmaksas, bet arī saīsina attīstības ciklus lietojumprogrammām, kas balstās uz AI vadītiem kodēšanas risinājumiem.Rezumējot, DeepSeek Codeer izcilo veiktspēju humāniskos etalonus var attiecināt uz tā augsto precizitātes rādītājiem, efektīvu parametru izmantošanu caur MOE arhitektūru, efektīvu instrukciju noregulēšanu, atvērtā koda pieejamību un apmācības efektivitāti. Šie atribūti to kolektīvi pozicionē kā milzīgu rīku Ai-mistes kodēšanas jomā.
Atsauces:
[1.]
[2] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-depseek-qwen-and-beyond/
[3] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[4] https://aclanthology.org/2024.findings-cl.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/