Tutoriel Deepseek-Coder-V2: Exemples, installation, repères

Open-source AI Coding Assistant Deepseek-Codeer-V2: Une alternative puissante

En tant qu'assistants de codage AI comme GitHub Copilot Gain Traction, les alternatives open-source émergent, offrant des performances et une accessibilité comparables. Deepseek-coder-V2 est un excellent exemple, un modèle open source robuste tirant parti de l'apprentissage automatique avancé pour les tâches liées au code. Cet article explore ses fonctionnalités, ses références et son utilisation.

Deepseek-coder-v2: caractéristiques clés

Deepseek-coder-V2 est un modèle de langage de code de mélange de sources open source (MOE), avec des performances rivalisant avec GPT-4 dans la génération, l'achèvement et la compréhension de code. Ses principales forces incluent:

• Support multilingue: formé sur le code et la langue naturelle en plusieurs langues (anglais, chinois, etc.), s'adressant à diverses équipes de développement.
• Couverture du langage large: prend en charge plus de 338 langages de programmation, s'adaptant à divers environnements de codage.
• Formation à grande échelle: pré-formé sur des milliards de jetons de données de code et de texte, améliorant ses capacités de compréhension et de génération.
• Tailles de modèle évolutives: offre plusieurs tailles de modèle pour s'adapter à différentes ressources de calcul et aux besoins du projet.

L'accès est disponible via le site Web de Deepseek (API payé et interface de chat) et GitHub (code source). Le document de recherche est sur Arxiv. Notez qu'en raison de la taille du modèle, des ressources de calcul significatives sont nécessaires pour l'exécution locale via un visage étreint.

Performance de référence

Les performances de Deepseek-Coder-V2 à travers plusieurs repères démontrent ses capacités:

• Humaneval (génération de code): a atteint une précision de 90,2%, présentant sa capacité à produire du code fonctionnel et précis.
• MBPP (compréhension du code): a marqué 76,2%, mettant en évidence sa forte compréhension de la structure du code et de la sémantique.
• mathématiques (raisonnement mathématique dans le code): a atteint une précision de 75,7%, démontrant la compétence dans la gestion des opérations mathématiques dans le code.
• GSM8K (problèmes de mots mathématiques scolaires): a atteint une précision de 94,9% (légèrement derrière Claude 3 Opus), indiquant de fortes compétences de résolution de problèmes au-delà de la génération de code.
• Aider (Assistance du code): LED avec une précision de 73,7%, suggérant sa valeur en tant qu'assistant de codage en temps réel.
• livecodebench (génération de code réel): a marqué 43,4% (deuxième à GPT-4-turbo-0409), montrant des capacités de génération de code pratiques.
• SWE Banc (tâches d'ingénierie logicielle): a obtenu un score de 12,7, démontrant des performances solides mais non principales par rapport à GPT-4-Turbo-0409 et Gemini-1.5-Pro ​​dans les tâches d'ingénierie logicielle.

comment Deepseek-Codeer-V2 fonctionne

Deepseek-coder-V2 utilise une architecture de mélange de réseaux (MOE), utilisant plusieurs modèles d'experts spécialisés dans différentes tâches de codage. Il sélectionne dynamiquement l'expert le plus approprié en fonction des entrées, optimisant l'efficacité et la précision.

La formation du modèle impliquait un ensemble de données massif (10,2 billions de jetons) comprenant des données de code source, de corpus mathématiques et de langage naturel. Après la formation après la formation, le réglage fin avec un ensemble de données d'instructions spécialisés, a encore amélioré sa réactivité aux invites en langage naturel. Le modèle sous-jacent Deepseek-V2 intègre des innovations comme l'attention latente multi-tête (MLA) et le cadre Deepseekmoe pour une inférence et une formation efficaces.

Début et utilisation des exemples

Deepseek-coder-v2 peut être accessible localement via la bibliothèque Transformers de Hugging Face (nécessitant des ressources de calcul substantielles) ou via l'API payante et l'interface de chat en ligne de Deepseek. L'interface de chat permet de manière unique l'exécution directe du code HTML et JavaScript dans la fenêtre de chat.

Les exemples comprenaient la génération de Game of Life de Conway dans HTML et JavaScript (avec une extension de site Web dynamique), et en essayant un problème de projet complexe Euler (démontrant les limites du modèle sur des problèmes extrêmement difficiles).

Conclusion

Deepseek-coder-V2 offre une alternative open source convaincante aux assistants codants de l'IA propriétaire. Bien que ne pas dépasser tous les modèles propriétaires de chaque référence, ses performances et ses fonctionnalités en font un outil précieux pour les développeurs. N'oubliez pas d'utiliser des invites claires et de fournir des commentaires aux développeurs pour une amélioration continue.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!