DeepSeek Coder V2는 대형 코드베이스를 효율적으로 처리하도록 특별히 설계된 고급 오픈 소스 혼합물 (MOE) 모델입니다. 아키텍처와 기능은 특히 코드 생성 및 분석의 맥락에서 다른 모델과 차별화됩니다.
DeepSeek Coder v2의 주요 기능
1. 컨텍스트 길이 및 매개 변수 효율성 :
DeepSeek Coder V2는 컨텍스트 길이가 최대 128,000 개의 토큰으로 입력을 처리 할 수 있으며, 일반적으로 더 짧은 컨텍스트를 처리하는 다른 많은 모델의 기능을 크게 초과합니다. 이 확장 된 컨텍스트를 사용하면 더 큰 코드베이스와 복잡한 프로그래밍 작업을 효과적으로 관리 할 수 있습니다 [1] [2]. 이 모델은 총 매개 변수의 일부를 활성으로 활성으로 사용하여 작동하며 (기본 모델의 2.4B 활성 매개 변수 및 지시 모델의 21B)를 사용하여 처리 중에 속도와 효율을 모두 향상시킵니다 [3].
2. 광범위한 언어 지원 :
이 모델은 338 개의 프로그래밍 언어를 지원하며, 이전 버전의 86 개 언어보다 상당한 증가입니다. 이 광범위한 지원을 통해 사용자는 도구 나 모델을 전환하지 않고 다양한 코딩 환경에서 작업 할 수 있습니다 [1] [4].
3. 성능 벤치마킹 :
표준 평가에서 DeepSeek Coder V2는 GPT-4 터보와 같은 폐쇄 자원 모델, 특히 코딩 및 수학적 추론 작업에서 우수한 성능을 보여주었습니다. 그것은 6 조 토큰의 광범위한 데이터 세트에서 미리 훈련되어 복잡한 코딩 패턴과 관계를 효과적으로 배울 수 있습니다 [1] [5]. 이 교육은 정확하고 유지 관리 가능한 코드를 생성하는 데있어 정확성을 향상시킵니다.
다른 모델과 비교
DeepSeek V2와 같은 일반적인 목적을 포함한 많은 AI 모델은 일부 코딩 기능을 제공하지만 DeepSeek Coder V2는 코드 관련 작업을 전문으로합니다. 이 아키텍처는 고성능 코딩 응용 프로그램에 맞게 조정되어 일반적인 모델보다 코드를 이해하고 생성하는 데 더 능숙합니다 [5] [6].
더 큰 입력으로 어려움을 겪거나 광범위한 계산 리소스가 필요할 수있는 다른 모델과 달리 DeepSeek Coder V2의 효율적인 설계를 통해 고성능 수준을 유지하면서 다양한 하드웨어 구성에서 실행할 수 있습니다. 이로 인해 더 큰 모델과 관련된 오버 헤드없이 코드 인텔리전스의 강력한 솔루션을 찾는 개발자와 비즈니스에 특히 적합합니다 [3] [4].
결론
DeepSeek Coder V2는 확장 된 컨텍스트 길이, 광범위한 언어 지원 및 우수한 성능 지표를 통해 대형 코드베이스를 효율적으로 처리 할 수있는 능력으로 인해 AI 코딩 모델의 환경에서 눈에.니다. 설계는 속도와 정확성을 모두 우선시하여 복잡한 코딩 작업을 수행하는 개발자에게 유용한 도구입니다.
인용 :
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-bas-base/
[3] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dhx449/deepseekcoderv2_breaking_the_barrier_of/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[8] https://arxiv.org/pdf/2406.11931.pdf