Výkon kodéru DeepSeek na humánnych referenčných hodnotách je pozoruhodný z niekoľkých dôvodov, čo z neho robí standout v krajine modelov kódovania jazykov.
Vysoko výkonné metriky
DeepSeek Coder dosiahol pôsobivé 73,78% skóre v humánnej referenčnej hodnote, ktorá hodnotí úlohy generovania kódu Python. Toto skóre ho umiestni medzi najlepších výkonných umelcov v teréne, presahuje mnoho existujúcich modelov vrátane niektorých proprietárnych modelov, ako je GPT-4-Turbo, a predstavuje jej schopnosť generovať presné a kontextovo relevantné útržky kódu [1] [5]. Novšie iterácie, ako napríklad DeepSeek-Coder-V2,5, údajne dosiahli skóre až 89%, čo ďalej upevňuje jeho stav ako hlavný model v kódovacích úlohách [9].Efektívne použitie parametrov
Jednou z kľúčových funkcií, ktoré prispievajú k výkonu spoločnosti Deepseek Coder, je jeho architektúra zmesi expertov (MOE). Tento návrh umožňuje modelu aktivovať iba 37 miliárd z jeho celkových 671 miliárd parametrov počas úloh, čo výrazne znižuje výpočtové náklady pri zachovaní vysokých úrovní výkonnosti [1] [2]. Táto účinnosť sa premieta do rýchlejších časov inferencie a nižších požiadaviek na zdroje v porovnaní s inými modelmi, ktoré využívajú všetky svoje parametre pre každú úlohu.ladenie inštrukcií
DeepSeek Coder ťaží z ladenia inštrukcií, kde je model doladený s údajmi založenými na výučbe. Tento proces zlepšuje jeho schopnosť efektívne porozumieť a vykonávať programovacie úlohy, vďaka čomu je obzvlášť adept pri generovaní kódu pre rôzne výzvy v programovaní a zlepšenie jeho výkonnosti v referenčných hodnotách ako Humaneval a MBPP [2] [5]. Schopnosť modelu zvládnuť komplexné kódovacie úlohy vrátane dokončenia kódu kódovania, ďalej zdôrazňuje jeho pokročilé schopnosti [2].Open-Source Prístupnosť
Ďalším významným aspektom programu DeepSeek Coder je jeho open-source povaha, ktorý umožňuje širší prístup k pokročilým nástrojom AI bez vysokých nákladov, ktoré sú zvyčajne spojené s proprietárnymi riešeniami. Táto dostupnosť podporuje spoluprácu a inovácie v rámci vývojovej komunity a umožňuje menším tímom a organizáciám využívať silné schopnosti AI vo svojich projektoch [1] [2].Efektívnosť tréningu
Pozoruhodná je tiež pozoruhodná efektívnosť tréningu spoločnosti Deepseek Coder; Svoju výkonnostnú metriku dosiahla iba s 2,8 miliónmi hodín GPU, čo je podstatne menej ako mnoho iných modelov, ktoré si vyžadujú rozsiahle výpočtové zdroje pre podobné výsledky [1]. Táto účinnosť nielen znižuje náklady, ale tiež skracuje vývojové cykly pre aplikácie, ktoré sa spoliehajú na riešenia kódovania riadené AI.Stručne povedané, vynikajúci výkon spoločnosti DeepSeek Coder v humánnych referenčných hodnotách možno pripísať jeho skóre vysokej presnosti, efektívnemu využitiu parametrov prostredníctvom architektúry MOE, efektívnemu ladeniu výučby, dostupnosti otvorených zdrojov a efektívnosti tréningu. Tieto atribúty ho súhrnne umiestnia ako impozantný nástroj v oblasti kódovania asistovaného AI.
Citácie:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-eed-to-know-about-about-his-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.premai.io/open-source-code-wanguage-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/