Deepseek Coderi jõudlus Humanevali võrdlusalustel on tähelepanuväärne mitmel põhjusel, muutes selle kodeeriva keelemudelite maastikus silma.
Suure jõudlusega mõõdikud
Deepseek Coder on saavutanud humaanvali võrdlusaluse muljetavaldava 73,78% -lise skoori, mis hindab Pythoni koodi genereerimise ülesandeid. See skoor positsioneerib selle valdkonna tipptegijate hulka, ületades paljusid olemasolevaid mudeleid, sealhulgas mõned patenteeritud sellised, näiteks GPT-4-turbo, ja tutvustades selle võimalusi täpsete ja kontekstiliselt asjakohaste koodilõigude genereerimisel [1] [5]. Värskemad iteratsioonid, näiteks Deepseek-Coder-V2.5, on väidetavalt jõudnud koguni 89%-ni, tugevdades veelgi selle staatust juhtiva mudelina kodeerimisülesannetes [9].Parameetrite tõhus kasutamine
Üks peamisi funktsioone, mis aitavad kaasa Deepseek Coderi jõudlusele, on selle kogemise segu (MOE) arhitektuur. See disain võimaldab mudelil aktiveerida ülesannete ajal kogu 671 miljardi parameetri hulgast ainult 37 miljardit, vähendades märkimisväärselt arvutuskulusid, säilitades samal ajal kõrge jõudlusastme [1] [2]. See efektiivsus tähendab kiiremat järeldusaega ja väiksemaid ressursivajadusi võrreldes teiste mudelitega, mis kasutavad kõiki nende parameetreid iga ülesande jaoks.Juhendi häälestamine
Deepseek Coderile saab kasu käskude häälestamisest, kus mudel on täpsustatud juhendipõhiste andmetega. See protsess suurendab selle võimet programmeerimisülesandeid tõhusalt mõista ja teostada, muutes selle eriti osavaks mitmesuguste programmeerimisprogrammide koodi genereerimisel ja parandades selle jõudlust sellistes võrdlusalustes nagu Humaneval ja MBPP [2] [5]. Mudeli võime käsitleda keerulisi kodeerimisülesandeid, sealhulgas failide ristkoodi lõpuleviimist, toob veelgi esile selle täpsemad võimalused [2].Avatud lähtekoodiga juurdepääsetavus
Veel üks Deepseek Coderi oluline aspekt on selle avatud lähtekoodiga olemus, mis võimaldab laiemat juurdepääsu täiustatud AI-tööriistadele ilma kõrgete kuludeta, mis on tavaliselt seotud patenteeritud lahendustega. See juurdepääsetavus julgustab arendajakogukonnas koostööd ja innovatsiooni, võimaldades väiksematel meeskondadel ja organisatsioonidel kasutada oma projektides võimsaid AI -võimalusi [1] [2].Treeningu tõhusus
Tähelepanuväärne on ka Deepseek Coderi koolituse tõhusus; See saavutas oma jõudlusmõõdikud ainult 2,8 miljoni GPU tunniga, mis on tunduvalt väiksem kui paljud teised mudelid, mis vajavad sarnaste tulemuste jaoks ulatuslikke arvutusressursse [1]. See tõhusus ei vähenda mitte ainult kulusid, vaid lühendab ka AI-juhitud kodeerimislahendustele tuginevate rakenduste arendustsüklit.Kokkuvõtlikult võib Deepseek Coderi silmapaistva jõudluse Humanevalidel seostada selle kõrge täpsusega skooridega, tõhusa parameetrite kasutamise kaudu MOE arhitektuuri kaudu, tõhusa juhendamise häälestamise, avatud lähtekoodiga kättesaadavuse ja treeningu tõhususe kaudu. Need atribuudid positsioneerivad seda ühiselt AI-abiga kodeerimise valdkonnas.
Tsitaadid:
]
]
[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://mevaschool.so/articles/deepseek-v3
]