„Deepseek Coder V2“ yra patobulintas atvirojo kodo ekspertų mišinio (MOE) modelis, specialiai skirtas efektyviai tvarkyti dideles kodų bazes. Jos architektūra ir galimybės išskiria ją iš kitų modelių, ypač atsižvelgiant į kodų generavimą ir analizę.
Pagrindinės „DeepSeek Coder V2“ savybės
1. Konteksto ilgis ir parametrų efektyvumas:
„Deepseek Coder V2“ gali apdoroti įėjimus, kurių konteksto ilgis yra iki 128 000 žetonų, žymiai viršijantis daugelio kitų modelių, kurie paprastai tvarko trumpesnius kontekstus, galimybes. Šis išplėstinis kontekstas leidžia efektyviai valdyti didesnes kodų bazes ir sudėtingas programavimo užduotis [1] [2]. Modelis veikia naudojant dalį visų jo parametrų (2,4B aktyvūs parametrai baziniame modelyje ir 21b instrukcijų modelyje), padidindamas tiek greitį, tiek efektyvumą apdorojimo metu [3].
2. Platus kalbos palaikymas:
Modelis palaiko 338 programavimo kalbas, žymiai padidėja nuo ankstesnės versijos 86 kalbų. Ši plati palaikymas suteikia vartotojams galimybę dirbti įvairiose kodavimo aplinkose be perjungimo įrankių ar modelių [1] [4].
3. Spektaklio lyginamoji analizė:
Atliekant standartinius vertinimus, „Deepseeek Coder V2“ parodė puikų našumą, palyginti su uždaro kodo modeliais, tokiais kaip „GPT-4 Turbo“, ypač atliekant kodavimo ir matematinių pagrindimo užduotis. Jis buvo iš anksto išmokytas plačiame 6 trilijonų žetonų duomenų rinkinyje, leidžiančiame jam efektyviai išmokti sudėtingus kodavimo modelius ir ryšius [1] [5]. Šis mokymas padidina jo tikslumą generuojant teisingą ir prižiūrimą kodą.
palyginimas su kitais modeliais
Nors daugelyje AI modelių, įskaitant bendrosios paskirties, tokius kaip „Deepseek V2“, siūlo keletą kodavimo galimybių, „Deepseeek Coder V2“ yra specializuotas su kodu susijusioms užduotims. Jos architektūra yra pritaikyta aukštos kokybės kodavimo programoms, todėl ji tampa įgudusi suprasti ir generuoti kodą nei bendresni modeliai [5] [6].
Priešingai nei kiti modeliai, kurie gali kovoti su didesniais įvestimis ar reikalauti išsamių skaičiavimo išteklių, efektyvus „Deepseeek Coder V2“ dizainas leidžia veikti įvairiose aparatinės įrangos konfigūracijose, išlaikant aukštą našumo lygį. Dėl to jis ypač tinka kūrėjams ir įmonėms, ieškantiems patikimų sprendimų „Code Intelligence“ be pridėtinių išlaidų, susijusių su didesniais modeliais [3] [4].
Išvada
„Deepseek Coder V2“ išsiskiria AI kodavimo modelių kraštovaizdyje dėl jo sugebėjimo efektyviai valdyti dideles kodų bazes per išplėstinį konteksto ilgį, išsamią kalbos palaikymą ir aukštesnę veiklos rodiklį. Jo dizainas teikia pirmenybę tiek greičiui, tiek tikslumui, todėl tai yra vertingas įrankis kūrėjams, dirbantiems su sudėtingomis kodavimo užduotimis.
Citatos:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-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