DeepSeek编码器在人道基准测试中的性能值得注意，原因是多种原因，使其在编码语言模型的景观中脱颖而出。
##高性能指标
DeepSeek编码器在人道主义基准上取得了令人印象深刻的73.78％，该基准评估了Python代码生成任务。该分数将其定位在该领域的最佳性能者中，超过了许多现有模型，包括一些专有模型，例如GPT-4-Turbo，并展示了其在生成准确且与上下文相关的代码段的能力[1] [5]。据报道，诸如DeepSeek-Coder-V2.5之类的最新迭代率已经达到89％的分数，进一步巩固了其作为编码任务领先模型的地位[9]。
##有效使用参数
有助于DeepSeek编码器性能的关键功能之一是其混合体（MOE）体系结构。该设计允许该模型在任务过程中总共6710亿个参数中仅激活370亿，从而大大降低了计算成本，同时保持高性能水平[1] [2]。与其他为每个任务使用所有参数的模型相比，这种效率转化为更快的推理时间和更低的资源需求。
##说明调整
DeepSeek编码器受益于教学调整，其中模型通过基于指导的数据进行了微调。该过程增强了其有效理解和执行编程任务的能力，使其尤其擅长为各种编程挑战生成代码，并提高其在HumaneVal和MBPP等基准上的性能[2] [5]。该模型处理复杂的编码任务（包括跨文件代码完成）的能力进一步突出了其高级功能[2]。
##开源可访问性
DeepSeek编码器的另一个重要方面是其开源性质，它允许更广泛地访问高级AI工具，而没有通常与专有解决方案相关的高成本。这种可访问性鼓励开发人员社区内的合作和创新，使较小的团队和组织能够在其项目中利用强大的AI功能[1] [2]。
##培训效率
DeepSeek编码员的培训效率也非常出色。它仅以280万小时的时间来实现其性能指标，这比许多其他需要大量计算资源的模型要少得多[1]。这种效率不仅降低了成本，而且还缩短了依靠AI驱动编码解决方案的应用程序的开发周期。
总而言之，DeepSeek编码员在人道基准测试方面的出色表现可以归因于其高精度得分，通过MOE体系结构，有效的指导调整，开源源可用性和培训效率的高效参数使用。这些属性在AI辅助编码领域中将其统一将其作为强大的工具。
引用：
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-new-about-this-new-llm-in-in-In-in-in-in-in-in-phoce
[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_model_scores_89_on_humaneval/