Deepseek Coderjeva uspešnost na Humanoval Rechmarks je omembe vreden iz več razlogov, zaradi česar je izstopajoč v pokrajini kodirnih jezikovnih modelov.
Meritve visoke zmogljivosti
Deepseek Coder je dosegel impresiven 73,78 -odstotni rezultat na Humanoval Renerchmark, ki ocenjuje naloge generacije kode Python. Ta rezultat ga postavlja med vrhunske izvajalce na terenu in presega številne obstoječe modele, vključno z nekaterimi lastniškimi, kot je GPT-4-Turbo, in prikazuje njegovo sposobnost pri ustvarjanju natančnih in kontekstno ustreznih odrezkov kode [1] [5]. Novejše iteracije, kot je Deepseek-Coder-V2.5, naj bi dosegle ocene do 89%, kar je še dodatno utrdilo njen status vodilnega modela pri kodiranjskih nalogah [9].Učinkovita uporaba parametrov
Ena ključnih značilnosti, ki prispeva k uspešnosti Deepseek Coderja, je njegova arhitektura mešanice eksperit (MOE). Ta zasnova omogoča, da model aktivira le 37 milijard od skupnih 671 milijard parametrov med nalogami, kar znatno zmanjša računske stroške, hkrati pa ohranja visoke ravni uspešnosti [1] [2]. Ta učinkovitost pomeni hitrejši čas sklepanja in manjše potrebe po virih v primerjavi z drugimi modeli, ki uporabljajo vse svoje parametre za vsako nalogo.Nastavitev navodil
Deepseek Coder ima koristi od uglaševanja navodil, kjer je model natančno prilagojen s podatki, ki temeljijo na pouku. Ta postopek izboljšuje njegovo sposobnost razumevanja in izvajanja programskih nalog učinkovito, zato je še posebej spreten pri ustvarjanju kode za različne programske izzive in izboljšanje učinkovitosti na merilih, kot sta Humaneval in MBPP [2] [5]. Sposobnost modela za reševanje kompleksnih nalog kodiranja, vključno z zaključkom kode med daljavo, še dodatno poudarja njegove napredne zmogljivosti [2].Open-Source Accesship
Drug pomemben vidik koder Deepseek je njegova odprtokodna narava, ki omogoča širši dostop do naprednih orodij AI brez visokih stroškov, ki so običajno povezani z lastniškimi rešitvami. Ta dostopnost spodbuja sodelovanje in inovacije v skupnosti za razvijalce, kar manjšim skupinam in organizacijam omogoča, da v svojih projektih izkoristijo močne zmogljivosti AI [1] [2].Učinkovitost treninga
Izjemna je tudi učinkovitost treninga Deepseek Coder; Svoje meritve uspešnosti je dosegel z le 2,8 milijona ur GPU -jev, kar je bistveno manj kot številni drugi modeli, ki za podobne rezultate zahtevajo obsežne računske vire [1]. Ta učinkovitost ne samo zmanjšuje stroške, ampak tudi skrajša razvojne cikle za aplikacije, ki se zanašajo na A-usmerjene rešitve za kodiranje.Če povzamemo, lahko izstopajoča uspešnost koder Deepseek na Humanovalskih merilih lahko pripišemo njegovim visokim rezultatom natančnosti, učinkovito porabo parametrov z arhitekturo MO, učinkovito uglaševanje pouka, razpoložljivost odprtih kor in učinkovitost usposabljanja. Ti atributi ga skupaj postavljajo kot zastrašujoče orodje v kraljestvu kodiranja, ki ga pomaga AIS.
Navedbe:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-do-vezna-about-this-new-llm-in-one-flace
[2] https://blog.premai.io/open-source-code-Language-models-reepseek-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/