„Deepseek Coder“ pasirodymas humanevaluose yra pažymėtas dėl kelių priežasčių, todėl tai yra išskirtinė kodavimo kalbos modelių peizažas.
Aukštos kokybės metrika
„Deepseek Coder“ pasiekė įspūdingą 73,78% balą dėl „Humaneval“ etalono, kuris įvertina „Python“ kodo generavimo užduotis. Šis rezultatas yra tarp geriausių lauko atlikėjų, pranoksta daugelį esamų modelių, įskaitant keletą patentuotų, tokių kaip „GPT-4-Turbo“, ir parodo jo galimybes generuoti tikslius ir kontekstines kodo fragmentus [1] [5]. Pranešama, kad naujesnės iteracijos, tokios kaip „Deepseeek-Coder-V2.5“, pasiekė net 89%balų, dar labiau sustiprindami jo, kaip pagrindinio kodavimo užduočių modelio, statusą [9].Efektyvus parametrų naudojimas
Viena iš pagrindinių funkcijų, prisidedančių prie „Deepseek Coder“ našumo, yra jo ekspertų mišinio (MOE) architektūra. Šis dizainas leidžia modeliui suaktyvinti tik 37 milijardus iš visų 671 milijardo parametrų atliekant užduotis, žymiai sumažinant skaičiavimo sąnaudas, išlaikant aukšto našumo lygį [1] [2]. Šis efektyvumas reiškia greitesnį išvadų laiką ir mažesnius išteklių reikalavimus, palyginti su kitais modeliais, kurie naudoja visus jų parametrus kiekvienai užduočiai.Instrukcijų derinimas
„Deepseek Coder“ yra naudingas instrukcijų derinimui, kai modelis yra patobulintas su instrukcijų duomenimis. Šis procesas padidina jo sugebėjimą efektyviai suprasti ir vykdyti programavimo užduotis, todėl ypač įgudo sukurti įvairių programavimo iššūkių kodą ir pagerinti jo našumą tokiuose etalonuose kaip „Humaneval“ ir „MBPP“ [2] [5]. Modelio galimybė atlikti sudėtingas kodavimo užduotis, įskaitant kryžminio failo kodo užbaigimą, dar labiau pabrėžia jo pažangias galimybes [2].atvirojo kodo prieinamumas
Kitas reikšmingas „Deepseek Coder“ aspektas yra jo atvirojo kodo pobūdis, kuris suteikia platesnę prieigą prie pažangių AI įrankių be didelių išlaidų, paprastai susijusių su patentuotais sprendimais. Šis prieinamumas skatina bendradarbiavimą ir inovacijas kūrėjų bendruomenėje, suteikiant galimybę mažesnėms komandoms ir organizacijoms panaudoti galingus AI galimybes savo projektuose [1] [2].Mokymo efektyvumas
„Deepseek Coder“ mokymo efektyvumas taip pat yra puikus; Savo našumo metriką ji pasiekė tik su 2,8 milijono GPU valandų, tai yra žymiai mažiau nei daugelis kitų modelių, kuriems reikalingi išsamūs skaičiavimo ištekliai panašiems rezultatams [1]. Šis efektyvumas ne tik sumažina sąnaudas, bet ir sutrumpina programų, susijusių su AI varomais kodavimo sprendimais, plėtros ciklais.Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek Coder“ išskirtinis našumas „Humaneval“ etalonuose gali būti priskiriamas jo aukšto tikslumo balams, efektyviam parametrų naudojimui naudojant MOE architektūrą, efektyvų instrukcijų derinimą, atvirojo kodo prieinamumą ir mokymo efektyvumą. Šie atributai bendrai išdėstomi kaip nepaprastas įrankis AI-asistinio kodavimo srityje.
Citatos:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-reed-to-know-out-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.premai.io/open-ource-code-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/