DeepSeek-Coder-V2 튜토리얼 : 예제, 설치, 벤치 마크

Open-Source AI Coding Assistant DeepSeek-Coder-V2 : 강력한 대안 Github Copilot과 같은 AI 코딩 어시스턴트 인 오픈 소스 대안이 떠오르고 비슷한 성능과 접근성을 제공합니다. DeepSeek-Coder-V2는 코드 관련 작업을위한 고급 머신 러닝을 활용하는 강력한 오픈 소스 모델 인 주요 예입니다. 이 기사는 그 기능, 벤치 마크 및 사용법을 탐구합니다 deepseek-coder-v2 : 주요 기능 Deepseek-Coder-V2는 Open-Source Mix-of-Experts (MOE) 코드 언어 모델로, 코드 생성, 완료 및 이해력에서 GPT-4와 경쟁하는 성능을 자랑합니다. 주요 강점은 다음과 같습니다

다국어 지원 :

여러 언어 (영어, 중국어 등)로 코드 및 자연 언어에 대해 교육을 받고 다양한 개발 팀을 수용합니다.

광범위한 언어 적용 범위 :

338 개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하여 다양한 코딩 환경에 적응합니다.

대규모 훈련 :

코드 및 텍스트 데이터의 수조 토큰에 미리 훈련되어 이해 및 생성 기능을 향상시킵니다. 확장 가능한 모델 크기 :

는 다양한 계산 리소스 및 프로젝트 요구에 맞는 여러 모델 크기를 제공합니다.

액세스는 DeepSeek 웹 사이트 (유료 API 및 채팅 인터페이스) 및 GitHub (소스 코드)를 통해 제공됩니다. 연구 논문은 Arxiv에 있습니다. 모델 크기로 인해 포옹 얼굴을 통해 지역 실행을 위해서는 상당한 계산 자원이 필요합니다. 벤치 마크 성능
• 여러 벤치 마크에서 DeepSeek-Coder-V2의 성능은 그 기능을 보여줍니다
  Humaneval (Code Generation) :
  • 는 90.2% 정확도를 달성하여 기능적이고 정확한 코드를 생성하는 능력을 보여줍니다. MBPP (코드 이해력) : 코드 구조와 의미론에 대한 강력한 이해를 강조하면서 76.2%를 기록했습니다. 수학 (코드의 수학적 추론) :
  는 75.7% 정확도에 도달하여 코드 내에서 수학적 작업을 처리하는 데 능숙 함을 보여줍니다. gsm8k (학년 수학 단어 문제) : 94.9% 정확도 (Claude 3 Opus 뒤에 약간 뒤)를 달성하여 코드 생성 이상의 강력한 문제 해결 기술을 나타냅니다.
  • aider (코드 지원) : 는 73.7% 정확도를 가진 LED로 실시간 코딩 보조자로서 그 가치를 제안합니다. livecodebench (실제 코드 생성) : 는 43.4% (GPT-4-Turbo-0409에서 2 위)를 기록하여 실용적인 코드 생성 기능을 보여줍니다.
  SWE 벤치 (소프트웨어 엔지니어링 작업) : 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 GPT-4-TURBO-0409 및 GEMINI-1.5-PRO에 비해 견고하지만 선도적 인 성능을 보여주지 않으면 서 12.7 점수를 달성했습니다.
  • Deepseek-Coder-V2가 작동하는 방법 DeepSeek-Coder-V2는 다양한 코딩 작업을 전문으로하는 여러 전문가 모델을 사용하여 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. 입력에 따라 가장 적절한 전문가를 동적으로 선택하고 효율성과 정확도를 최적화합니다. 모델의 훈련에는 소스 코드, 수학적 코포라 및 자연어 데이터를 포함하는 대규모 데이터 세트 (10.2 조 토큰)가 포함되었습니다. 전문 지침 데이터 세트를 사용한 프리 트레인, 미세 조정은 자연어 프롬프트에 대한 응답을 더욱 향상시켰다. 근본적인 Deepseek-V2 모델에는 효율적인 추론 및 훈련을위한 MLA (Multi-Head Denent Interection) 및 Deepseekmoe 프레임 워크와 같은 혁신이 통합되어 있습니다. 시작하기 및 예제 사용 DeepSeek-Coder-V2는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리 (실질적인 계산 자원이 필요) 또는 DeepSeek의 유료 API 및 온라인 채팅 인터페이스를 통해 로컬로 액세스 할 수 있습니다. 채팅 인터페이스는 채팅 창 내에서 HTML 및 JavaScript 코드를 직접 실행할 수 있습니다. 예제에는 HTML 및 JavaScript (동적 웹 사이트 확장)에서 Conway의 삶의 게임 생성과 복잡한 프로젝트 Euler 문제 (극도로 도전적인 문제에 대한 모델의 한계를 입증)가 포함되었습니다. .
  결론 DeepSeek-Coder-V2는 독점 AI 코딩 어시스턴트에 대한 강력한 오픈 소스 대안을 제공합니다. 모든 벤치 마크에서 모든 독점 모델을 능가하지는 않지만 성능과 기능을 통해 개발자에게 귀중한 도구가됩니다. 명확한 프롬프트를 활용하고 지속적인 개선을 위해 개발자에게 피드백을 제공하는 것을 잊지 마십시오.
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