Tutorial DeepSeek-Coder-V2: Contoh, Pemasangan, Penanda Aras

Pembantu Pengekodan AI Open-Source DeepSeek-Coder-V2: Alternatif yang kuat

Sebagai pembantu pengekodan AI seperti Github Copilot Gain Traction, alternatif sumber terbuka muncul, menawarkan prestasi dan aksesibiliti yang boleh dibandingkan. DeepSeek-Coder-V2 adalah contoh utama, model sumber terbuka yang mantap yang memanfaatkan pembelajaran mesin lanjutan untuk tugas yang berkaitan dengan kod. Artikel ini meneroka ciri -ciri, tanda aras, dan penggunaannya.

DeepSeek-Coder-V2: Ciri-ciri Utama

DeepSeek-Coder-V2 adalah model bahasa Campuran Open-of-Experts (MOE), yang membanggakan prestasi GPT-4 dalam penjanaan kod, penyelesaian, dan pemahaman. Kekuatan utamanya termasuk:

• Sokongan berbilang bahasa: dilatih dalam kod dan bahasa semulajadi dalam pelbagai bahasa (Bahasa Inggeris, Cina, dan lain -lain), memenuhi pelbagai pasukan pembangunan.
• liputan bahasa yang luas: menyokong lebih daripada 338 bahasa pengaturcaraan, menyesuaikan diri dengan pelbagai persekitaran pengekodan.
• Latihan berskala besar: pra-terlatih pada trilion token kod dan data teks, meningkatkan keupayaan pemahaman dan generasi.
• saiz model berskala: menawarkan pelbagai saiz model untuk memenuhi sumber pengiraan dan keperluan projek yang berbeza.
Akses boleh didapati melalui laman web DeepSeek (API berbayar dan antara muka sembang) dan GitHub (kod sumber). Kertas penyelidikan adalah di ARXIV. Perhatikan bahawa disebabkan saiz model, sumber pengiraan yang signifikan diperlukan untuk pelaksanaan tempatan melalui muka yang memeluk.

Prestasi penanda aras

Prestasi DeepSeek-Coder-V2 merentasi beberapa tanda aras menunjukkan keupayaannya:

• HumanEval (Generasi Kod): mencapai ketepatan 90.2%, mempamerkan keupayaannya untuk menghasilkan kod fungsional dan tepat.
• MBPP (pemahaman kod): menjaringkan 76.2%, menonjolkan pemahamannya yang kuat tentang struktur kod dan semantik.
• matematik (penalaran matematik dalam kod): mencapai ketepatan 75.7%, menunjukkan kecekapan dalam mengendalikan operasi matematik dalam kod.
• GSM8K (Masalah Kata Matematik Gred-Sekolah): mencapai ketepatan 94.9% (sedikit di belakang Claude 3 opus), menunjukkan kemahiran menyelesaikan masalah yang kuat di luar penjanaan kod.
• Aider (Bantuan Kod): diketuai dengan ketepatan 73.7%, mencadangkan nilainya sebagai pembantu pengekodan masa nyata.
• LiveCodeBench (Generasi Kod Dunia Real): menjaringkan 43.4% (kedua ke GPT-4-Turbo-0409), menunjukkan keupayaan penjanaan kod praktikal.
Swe Bench (Tugas Kejuruteraan Perisian):
• mencapai skor 12.7, menunjukkan prestasi pepejal tetapi tidak terkemuka berbanding dengan GPT-4-Turbo-0409 dan Gemini-1.5-Pro ​​dalam tugas kejuruteraan perisian. Bagaimana DeepSeek-Coder-V2 berfungsi

DeepSeek-Coder-V2 menggunakan seni bina campuran-experts (MOE), menggunakan pelbagai model pakar yang mengkhususkan diri dalam tugas pengekodan yang berbeza. Ia secara dinamik memilih pakar yang paling sesuai berdasarkan input, mengoptimumkan kecekapan dan ketepatan.

Latihan model melibatkan dataset besar (10.2 trilion token) yang terdiri daripada kod sumber, korpora matematik, dan data bahasa semulajadi. Post-pre-latihan, penalaan halus dengan dataset arahan khusus terus meningkatkan responsnya terhadap bahasa semulajadi. Model DeepSeek-V2 yang mendasari menggabungkan inovasi seperti Perhatian Laten Multi-Head (MLA) dan rangka kerja DeepSeekMoe untuk kesimpulan dan latihan yang cekap.

Bermula dan Contoh Penggunaan

DeepSeek-Coder-V2 boleh diakses secara tempatan melalui Perpustakaan Transformers Face Hugging (memerlukan sumber pengiraan yang besar) atau melalui API berbayar DeepSeek dan antara muka sembang dalam talian. Antara muka sembang secara unik membolehkan pelaksanaan langsung kod HTML dan JavaScript dalam tetingkap sembang.

Contohnya termasuk menghasilkan Game of Life Conway di HTML dan JavaScript (dengan lanjutan laman web yang dinamik), dan mencuba masalah projek Euler yang kompleks (menunjukkan batasan model mengenai masalah yang sangat mencabar).

Kesimpulan

DeepSeek-Coder-V2 menawarkan alternatif sumber terbuka yang menarik untuk pembantu pengekodan AI proprietari. Walaupun tidak melepasi semua model proprietari dalam setiap penanda aras, prestasi dan ciri -cirinya menjadikannya alat yang berharga bagi pemaju. Ingatlah untuk menggunakan arahan yang jelas dan memberi maklum balas kepada pemaju untuk penambahbaikan berterusan.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial DeepSeek-Coder-V2: Contoh, Pemasangan, Penanda Aras. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!