Deepseek kodlayıcısının Humaneval Kıyasları üzerindeki performansı birkaç nedenden dolayı dikkat çekicidir, bu da kodlama dili modellerinin manzarasında göze çarpıyor.
Yüksek Performanslı Metrikler
Deepseek kodlayıcı, Python kodu üretim görevlerini değerlendiren Humaneval ölçütünde% 73,78 etkileyici bir puan elde etti. Bu skor, GPT-4-Turbo gibi bazı tescilli modeller de dahil olmak üzere birçok mevcut modeli aşan ve doğru ve bağlamsal olarak ilgili kod snippet'leri üretme yeteneğini sergileyen birçok mevcut modelin aşınması, alandaki en iyi performans gösterenler arasında konumlandırır [1] [5]. Deepseek-Coder-V2.5 gibi daha yeni yinelemelerin%89'a varan puanlara ulaştığı ve kodlama görevlerinde lider bir model olarak statüsünü daha da sağlamlaştırdığı bildiriliyor [9].Parametrelerin etkili kullanımı
Deepseek Coder'ın performansına katkıda bulunan temel özelliklerden biri, Experts (MOE) Mimarisi karışımıdır. Bu tasarım, modelin görevler sırasında toplam 671 milyar parametresinden sadece 37 milyar'ı etkinleştirmesini sağlar ve yüksek performans seviyelerini korurken hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır [1] [2]. Bu verimlilik, her görev için tüm parametrelerini kullanan diğer modellere kıyasla daha hızlı çıkarım sürelerine ve daha düşük kaynak gereksinimlerine dönüşür.Talimat Ayarlama
Deepseek kodlayıcı, modelin talimat tabanlı verilerle ince ayarlandığı talimat ayarlamasından yararlanır. Bu süreç, programlama görevlerini etkili bir şekilde anlama ve yürütme yeteneğini geliştirerek, özellikle çeşitli programlama zorlukları için kod oluşturmayı ve Humaneval ve MBPP gibi ölçümlerdeki performansını artırmayı becerikli hale getirir [2] [5]. Modelin çapraz dosya kodunu tamamlama da dahil olmak üzere karmaşık kodlama görevlerini yerine getirme yeteneği, ileri yeteneklerini daha da vurgulamaktadır [2].Açık kaynaklı erişilebilirlik
Deepseek kodlayıcısının bir diğer önemli yönü, tipik olarak tescilli çözümlerle ilişkili yüksek maliyetler olmadan gelişmiş AI araçlarına daha geniş erişim sağlayan açık kaynaklı doğasıdır. Bu erişilebilirlik, geliştirici topluluğundaki işbirliğini ve yeniliği teşvik ederek daha küçük ekiplerin ve kuruluşların projelerinde güçlü AI yeteneklerinden yararlanmalarını sağlıyor [1] [2].Eğitim Verimliliği
Deepseek kodlayıcının eğitim verimliliği de dikkat çekicidir; Performans metriklerini sadece 2,8 milyon GPU saatiyle elde etti, bu da benzer sonuçlar için kapsamlı hesaplama kaynakları gerektiren diğer birçok modelden önemli ölçüde daha az. [1]. Bu verimlilik sadece maliyetleri azaltmakla kalmaz, aynı zamanda AI güdümlü kodlama çözümlerine dayanan uygulamalar için geliştirme döngülerini kısaltır.Özetle, Deepseek Coder'ın humaneval ölçütlerindeki göze çarpan performansı, yüksek doğruluk puanlarına, MOE mimarisi aracılığıyla verimli parametre kullanımına, etkili öğretim ayarlamasına, açık kaynak kullanılabilirliğine ve eğitim verimliliğine atfedilebilir. Bu öznitelikler, AI-destekli kodlama alanında müthiş bir araç olarak toplu olarak konumlandırılır.
Alıntılar:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-verything you-need-to-nown-about-this-new-lm-in-e-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-cl.471.pdf
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ovfile
[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/