DeepSeek-Coder-V2教程：示例，安裝，基準測試

>開源AI編碼助手deepseek-coder-v2：一個強大的替代

作為AI編碼助手，例如Github Copilot增益牽引力，開源替代方案正在出現，提供了可比的性能和可訪問性。 DeepSeek-coder-v2是一個很好的示例，是一個強大的開源模型，利用高級機器學習來實現與代碼相關的任務。 本文探討了其功能，基準和用法。

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> deepseek-coder-v2：密鑰特徵

DeepSeek-Coder-V2是Experts（MOE）代碼語言模型的開源混合物，在代碼生成，完成和理解中具有與GPT-4相媲美的性能。 它的關鍵優勢包括：

多語言支持：
• 接受多種語言（英語，中文等）的代碼和自然語言培訓，可滿足不同的開發團隊的需求。 廣泛的語言覆蓋範圍：
支持338多種編程語言，適應各種編碼環境。
• 大規模培訓：
在數万億個代碼和文本數據上進行預訓練，增強其理解和發電能力。
• >可擴展的模型尺寸：提供多種模型尺寸，以適合不同的計算資源和項目需求。 >
• >可通過DeepSeek的網站（付費API和CHAT接口）和GitHub（源代碼）獲得訪問。 研究論文是關於Arxiv的。 請注意，由於模型的大小，通過擁抱面孔進行本地執行需要大量的計算資源。 > 基準性能
> DeepSeek-Coder-V2在幾個基準測試中的性能展示了其功能：

• > HumaneVal（代碼生成）：達到90.2％的精度，展示了其生成功能和準確代碼的能力。
• > MBPP（代碼理解）：得分為76.2％，突出了其對代碼結構和語義的強烈理解。 >
>數學（代碼中的數學推理）：達到75.7％的準確性，證明了在代碼中處理數學操作的熟練程度。
• > gsm8k（級數學單詞問題）：達到94.9％的準確性（略落後於Claude 3 Opus），表明超出了代碼生成的強大解決問題的技能。
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• > aider（代碼協助）： LED的精度為73.7％，表明其作為實時編碼助手的價值。
• > livecodebench（現實世界代碼生成）：得分為43.4％（第二位於GPT-4-Turbo-0409），顯示實用的代碼生成功能。
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• SWE板凳（軟件工程任務）：與GPT-4-Turbo-0409和Software Engineering Task中的GPT-4-Turbo-0409和Gemini-1.5-Pro相比，得分為12.7，表現出穩定但不是領先的性能。 >
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• > deepseek-coder-v2如何工作 DeepSeek-coder-V2
使用專門用於不同編碼任務的多個專家模型。 它根據輸入動態選擇最合適的專家，優化效率和準確性。

>該模型的培訓涉及包括源代碼，數學語料庫和自然語言數據的大量數據集（10.2萬億個代幣）。 使用專門的指令數據集進行的訓練後進行微調進一步增強了其對自然語言提示的響應能力。 底層DeepSeek-V2模型結合了多頭潛在註意（MLA）和DeepSeekmoe框架的創新，以進行有效的推理和培訓。

>入門和示例用法

> 可以通過擁抱Face的變形金剛庫（需要大量的計算資源）或DeepSeek的付費API和在線聊天界面在本地訪問

deepseek-coder-v2。 聊天界面唯一允許在聊天窗口中直接執行HTML和JavaScript代碼。

>示例包括在HTML和JavaScript（具有動態的網站擴展程序）中生成Conway的生活遊戲，以及嘗試一個複雜的項目Euler問題（證明模型對極具挑戰性問題的限制）。

結論

DeepSeek-coder-V2提供了專有AI編碼助理的引人注目的開源替代方案。 儘管沒有在每個基準中超越所有專有模型，但其性能和功能使其成為開發人員的寶貴工具。 請記住要利用清晰的提示，並向開發人員提供反饋以進行持續改進。

以上是DeepSeek-Coder-V2教程：示例，安裝，基準測試的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！