การแสดงของ Deepseek Coder บนเกณฑ์มาตรฐาน Humaneval เป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการทำให้มันโดดเด่นในภูมิทัศน์ของแบบจำลองภาษาการเข้ารหัส
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพสูง
Deepseek Coder ได้รับคะแนน 73.78% ที่น่าประทับใจสำหรับเกณฑ์มาตรฐาน Humaneval ซึ่งประเมินงานการสร้างรหัส Python คะแนนนี้วางตำแหน่งในหมู่นักแสดงชั้นนำในสนามมากกว่ารุ่นที่มีอยู่มากมายรวมถึงโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์บางอย่างเช่น GPT-4-turbo และแสดงความสามารถในการสร้างตัวอย่างโค้ดที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องกับบริบท [1] [5] การทำซ้ำเมื่อเร็ว ๆ นี้เช่น Deepseek-Coder-V2.5 มีรายงานว่ามีคะแนนสูงถึง 89%ทำให้สถานะของมันเพิ่มความแข็งแกร่งให้เป็นแบบจำลองชั้นนำในงานการเข้ารหัส [9]การใช้พารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ
หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่นำไปสู่ประสิทธิภาพของ Deepseek Coder คือสถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) การออกแบบนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถเปิดใช้งานได้เพียง 37 พันล้านจากพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านพารามิเตอร์ในระหว่างการทำงานลดต้นทุนการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่ยังคงระดับประสิทธิภาพสูง [1] [2] ประสิทธิภาพนี้แปลเป็นเวลาการอนุมานที่เร็วขึ้นและลดความต้องการทรัพยากรเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ ที่ใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับทุกงานคำสั่งการปรับแต่ง
Deepseek Coder ได้รับประโยชน์จากการปรับแต่งการเรียนการสอนซึ่งโมเดลได้รับการปรับแต่งด้วยข้อมูลตามคำสั่ง กระบวนการนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการทำความเข้าใจและดำเนินงานการเขียนโปรแกรมได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้มีความเชี่ยวชาญในการสร้างรหัสสำหรับความท้าทายการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของมาตรฐานเช่น Humaneval และ MBPP [2] [5] ความสามารถของโมเดลในการจัดการงานการเข้ารหัสที่ซับซ้อนรวมถึงการสมบูรณ์ของรหัสข้ามไฟล์เน้นความสามารถขั้นสูงเพิ่มเติม [2]การเข้าถึงโอเพนซอร์ซ
อีกแง่มุมที่สำคัญของ Deepseek Coder คือธรรมชาติโอเพ่นซอร์สซึ่งช่วยให้สามารถเข้าถึงเครื่องมือ AI ขั้นสูงได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับโซลูชั่นที่เป็นกรรมสิทธิ์ การเข้าถึงนี้ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและนวัตกรรมภายในชุมชนนักพัฒนาทำให้ทีมและองค์กรขนาดเล็กสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ที่ทรงพลังในโครงการของพวกเขา [1] [2]ประสิทธิภาพการฝึกอบรม
ประสิทธิภาพการฝึกอบรมของ Deepseek ก็น่าทึ่งเช่นกัน มันประสบความสำเร็จในการวัดประสิทธิภาพด้วยเวลาเพียง 2.8 ล้าน GPU ซึ่งน้อยกว่ารุ่นอื่น ๆ ที่ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่กว้างขวางสำหรับผลลัพธ์ที่คล้ายกัน [1] ประสิทธิภาพนี้ไม่เพียง แต่ช่วยลดต้นทุน แต่ยังสั้นลงรอบการพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชันที่อาศัยโซลูชันการเข้ารหัสที่ขับเคลื่อนด้วย AIโดยสรุปประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ Deepseek Coder ในเกณฑ์มาตรฐาน HumanEval สามารถนำมาประกอบกับคะแนนความแม่นยำสูงการใช้พารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพผ่านสถาปัตยกรรม MOE การปรับแต่งการเรียนการสอนที่มีประสิทธิภาพความพร้อมใช้งานโอเพนซอร์ซและประสิทธิภาพการฝึกอบรม คุณลักษณะเหล่านี้วางตำแหน่งโดยรวมเป็นเครื่องมือที่น่าเกรงขามในขอบเขตของการเข้ารหัส AI-Assisted
การอ้างอิง:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-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/