A DeepSeek Coder előadása a HumaneVal referenciaértékeken több okból is figyelemre méltó, így kiemelkedik a kódolási nyelvmodellek tájában.
nagy teljesítményű mutatók
A DeepSeek Coder lenyűgöző 73,78% -os pontszámot ért el a HumaneVal referenciaértékén, amely kiértékeli a Python kódgenerációs feladatokat. Ez a pontszám a terepen a legjobban teljesítő szereplők közé tartozik, meghaladva számos meglévő modellt, beleértve néhány olyan szabadalmaztatott modellt, mint például a GPT-4-Turbo, és bemutatva annak képességét, hogy pontos és kontextuálisan releváns kódrészleteket generáljon [1] [5]. A legfrissebb iterációk, mint például a DeepSeek-Coder-V2.5, állítólag 89%-os pontszámot értek el, tovább megerősítve a kódolási feladatok vezető modelljének státusát [9].A paraméterek hatékony használata
Az egyik legfontosabb jellemző, amely hozzájárul a DeepSeek Coder teljesítményéhez, a szakemberek keveréke (MOE) építészete. Ez a kialakítás lehetővé teszi a modell számára, hogy a teljes 671 milliárd paraméterből csak 37 milliárdot aktiváljon a feladatok során, jelentősen csökkentve a számítási költségeket, miközben fenntartja a magas teljesítményszintet [1] [2]. Ez a hatékonyság gyorsabb következtetési időket és alacsonyabb erőforrás -követelményeket eredményez más modellekhez képest, amelyek minden feladathoz minden paramétert használnak.Utasítás hangolása
A DeepSeek Coder előnyei vannak az utasítások hangolásából, ahol a modell finomhangolódik az oktatáson alapuló adatokkal. Ez a folyamat javítja a programozási feladatok hatékony megértésének és végrehajtásának képességét, és különösen ügyessé teszi a különféle programozási kihívások kódjának előállítását, és javítja teljesítményét olyan referenciaértékeknél, mint a HumaneVal és az MBPP [2] [5]. A modell képessége az összetett kódolási feladatok kezelésére, beleértve a keresztfájdalmak kitöltését is, kiemeli annak fejlett képességeit [2].Nyílt forrású hozzáférhetőség
A DeepSeek Coder másik jelentős aspektusa a nyílt forráskódú jellege, amely szélesebb körű hozzáférést biztosít a fejlett AI eszközökhöz, anélkül, hogy a tulajdonosi megoldásokkal jellemzően magas költségeket tartalmazna. Ez az akadálymentesség ösztönzi az együttműködést és az innovációt a fejlesztői közösségen belül, lehetővé téve a kisebb csapatok és szervezetek számára, hogy kiaknázzák a hatalmas AI képességeket projektjeikben [1] [2].Képzési hatékonyság
A DeepSeek Coder képzési hatékonysága szintén figyelemre méltó; Mindössze 2,8 millió GPU órával érte el teljesítménymutatóit, ami jóval kevesebb, mint sok más modell, amelyek hasonló eredményekhez kiterjedt számítási erőforrásokat igényelnek [1]. Ez a hatékonyság nem csak csökkenti a költségeket, hanem rövidíti az AI-vezérelt kódolási megoldásokra támaszkodó alkalmazások fejlesztési ciklusait is.Összefoglalva: a DeepSeek Coder kiemelkedő teljesítménye a HumaneVal referenciaértékeken a nagy pontossági pontszámoknak, a MOE architektúrán keresztüli hatékony paraméterek felhasználásának, a hatékony utasítások hangolásának, a nyílt forrású elérhetőségnek és az edzés hatékonyságának tulajdonítható. Ezek az attribútumok együttesen félelmetes eszközként helyezik el az AI-asszisztens kódolás birodalmában.
Idézetek:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everythththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.premai.io/open-source-code-ganguage-models-deepseek-qwen-and-beyond/
[3] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[4] https://aclantology.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/