Виступ Deepseek Coder на гаманівальних орієнтирах примітно з кількох причин, що робить його видатним у ландшафті мови кодування.
Високопродуктивні показники
Coder Deepseek досяг вражаючого показника 73,78% на гаманівальному орієнтирі, який оцінює завдання генерації коду Python. Цей показник позиціонує його серед найкращих виконавців у цій галузі, перевершуючи багато існуючих моделей, включаючи деякі власні, такі як GPT-4-Turbo, та демонструвати його здатність у генеруванні точних та контекстно-релевантних фрагментів коду [1] [5]. Як повідомляється, останні ітерації, такі як DeepSeek-Coder-V2.5, досягли балів до 89%, що ще більше зміцнивши свій статус як провідна модель у завданнях кодування [9].Ефективне використання параметрів
Однією з ключових особливостей, що сприяють продуктивності Coder DeepSeek, є його архітектура суміші-експертів (МО). Ця конструкція дозволяє моделі активувати лише 37 мільярдів із загальних 671 мільярдів параметрів під час завдань, значно зменшуючи обчислювальні витрати, зберігаючи високий рівень продуктивності [1] [2]. Ця ефективність перетворюється на швидший час висновку та менші вимоги до ресурсів порівняно з іншими моделями, які використовують усі їх параметри для кожного завдання.Налаштування інструкцій
Coder DeepSeek виграє від налаштування інструкцій, де модель належним чином налаштована з даними на основі інструкцій. Цей процес розширює його здатність ефективно розуміти та виконувати завдання програмування, що робить його особливо вміченим у генеруванні коду для різних проблем з програмуванням та підвищенням його ефективності на орієнтирах, таких як Humaneval та MBPP [2] [5]. Можливість моделі обробляти складні завдання кодування, включаючи перехресне завершення коду, додатково підкреслює його розширені можливості [2].доступність
Ще одним важливим аспектом Coder Deepseek є його природа з відкритим кодом, який дозволяє більш широкий доступ до вдосконалених інструментів AI без високих витрат, як правило, пов'язаних з власними рішеннями. Ця доступність заохочує співпрацю та інновації в спільноті розробників, що дозволяє меншим командам та організаціям використовувати потужні можливості ШІ у своїх проектах [1] [2].Ефективність навчання
Ефективність навчання Deepseek Coder також є чудовою; Він досяг своїх показників ефективності лише за 2,8 мільйона годин GPU, що значно менше, ніж багато інших моделей, які потребують широких обчислювальних ресурсів для подібних результатів [1]. Ця ефективність не тільки зменшує витрати, але й скорочує цикли розвитку для додатків, що покладаються на кодування, керовані AI.Підводячи підсумок, видатні показники Deepseek Coder на гаманівальних орієнтирах можна віднести до його балів з високою точністю, ефективним використанням параметрів за допомогою архітектури МО, ефективної настройки інструкцій, доступності відкритих кодів та ефективності навчання. Ці атрибути колективно розміщують його як грізний інструмент у царині кодування AI-асистів.
Цитати:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-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/