Hiệu suất của DeepSeek Coder trên điểm chuẩn Nhân đạo rất đáng chú ý vì nhiều lý do, khiến nó trở thành một người nổi bật trong cảnh quan của các mô hình ngôn ngữ mã hóa.
Số liệu hiệu suất cao
Deepseek Coder đã đạt được điểm số 73,78% ấn tượng trên điểm chuẩn nhân đạo, đánh giá các nhiệm vụ tạo mã Python. Điểm này đặt nó trong số những người biểu diễn hàng đầu trong lĩnh vực này, vượt qua nhiều mô hình hiện có, bao gồm một số mô hình độc quyền như GPT-4-TURBO và thể hiện khả năng của nó trong việc tạo đoạn mã mã chính xác và theo ngữ cảnh [1] [5]. Các lần lặp gần đây, chẳng hạn như DeepSeek-Coder-V2.5, đã đạt điểm cao tới 89%, củng cố tình trạng của nó như một mô hình hàng đầu trong các nhiệm vụ mã hóa [9].Sử dụng hiệu quả các tham số
Một trong những tính năng chính góp phần vào hiệu suất của DeepSeek Coder là kiến trúc hỗn hợp (MOE) của nó. Thiết kế này cho phép mô hình kích hoạt chỉ 37 tỷ trong tổng số 671 tỷ thông số trong các nhiệm vụ, giảm đáng kể chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì mức hiệu suất cao [1] [2]. Hiệu quả này chuyển thành thời gian suy luận nhanh hơn và các yêu cầu tài nguyên thấp hơn so với các mô hình khác sử dụng tất cả các tham số của chúng cho mọi nhiệm vụ.Điều chỉnh hướng dẫn
DeepSeek Coder được hưởng lợi từ điều chỉnh hướng dẫn, trong đó mô hình được điều chỉnh tốt với dữ liệu dựa trên hướng dẫn. Quá trình này tăng cường khả năng hiểu và thực hiện các nhiệm vụ lập trình một cách hiệu quả, khiến nó đặc biệt thành thạo trong việc tạo mã cho các thách thức lập trình khác nhau và cải thiện hiệu suất của nó trên các điểm chuẩn như Nhân đạo và MBPP [2] [5]. Khả năng của mô hình để xử lý các tác vụ mã hóa phức tạp, bao gồm hoàn thành mã chéo, làm nổi bật thêm các khả năng nâng cao của nó [2].Khả năng truy cập nguồn mở
Một khía cạnh quan trọng khác của DeepSeek Coder là bản chất nguồn mở của nó, cho phép truy cập rộng hơn vào các công cụ AI tiên tiến mà không có chi phí cao thường liên quan đến các giải pháp độc quyền. Khả năng tiếp cận này khuyến khích sự hợp tác và đổi mới trong cộng đồng nhà phát triển, cho phép các nhóm và tổ chức nhỏ hơn tận dụng các khả năng AI mạnh mẽ trong các dự án của họ [1] [2].Hiệu quả đào tạo
Hiệu quả đào tạo của DeepSeek Coder cũng rất đáng chú ý; Nó đã đạt được các số liệu hiệu suất của nó chỉ với 2,8 triệu giờ GPU, ít hơn đáng kể so với nhiều mô hình khác yêu cầu các tài nguyên tính toán rộng rãi cho các kết quả tương tự [1]. Hiệu quả này không chỉ làm giảm chi phí mà còn rút ngắn các chu kỳ phát triển cho các ứng dụng dựa vào các giải pháp mã hóa điều khiển AI.Tóm lại, hiệu suất nổi bật của DeepSeek Coder trên các điểm chuẩn nhân đạo có thể được quy cho điểm chính xác cao, sử dụng tham số hiệu quả thông qua kiến trúc MOE, điều chỉnh hướng dẫn hiệu quả, tính khả dụng nguồn mở và hiệu quả đào tạo. Các thuộc tính này định vị chung nó là một công cụ đáng gờm trong lĩnh vực mã hóa hỗ trợ AI.
Trích dẫn:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
.
[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
.