TEAPSEEK-CODER-V2 Tutorial: Beispiele, Installation, Benchmarks

Open-Source-KI-Codierungsassistent Deekseek-Coder-V2: Eine leistungsstarke Alternative

Als KI-Codierungsassistenten wie Github Copilot Gain Traction tauchen Open-Source-Alternativen auf und bieten eine vergleichbare Leistung und Zugänglichkeit. Deepseek-Coder-V2 ist ein Hauptbeispiel, ein robustes Open-Source-Modell, das erweitertes maschinelles Lernen für codebedingte Aufgaben nutzt. Dieser Artikel untersucht seine Funktionen, Benchmarks und Verwendung.

Deepseek-Coder-V2: Schlüsselfunktionen

Deepseek-Coder-V2 ist ein Open-Source-Mischungsmischung (MEE) -Codelsprachenmodell (MEE) mit der Leistung mit der Leistung von GPT-4 in Codegenerierung, -abschluss und Verständnis. Zu den wichtigsten Stärken gehören:

• Mehrsprachige Unterstützung: in mehreren Sprachen (Englisch, Chinesisch usw.) aus Code und natürlicher Sprache ausgebildet.
• Breite Sprachberichterstattung: unterstützt über 338 Programmiersprachen, die sich an verschiedene Codierungsumgebungen anpassen.
• großräumiges Training: Vorausgebildet auf Billionen von Token von Code- und Textdaten, die seine Verständnis- und Erzeugungsfunktionen verbessern.
• skalierbare Modellgrößen: bietet mehrere Modellgrößen für unterschiedliche Rechenressourcen und Projektanforderungen.

Zugriff ist über die Deepseek -Website (bezahlte API und Chat -Schnittstelle) und GitHub (Quellcode) verfügbar. Das Forschungspapier befindet sich auf Arxiv. Beachten Sie, dass für die lokale Ausführung aufgrund der Modellgröße über das Gesicht erhebliche Rechenressourcen erforderlich sind.

Benchmark Performance

Deepseek-Coder-V2-Leistung über mehrere Benchmarks zeigt seine Fähigkeiten:

• Humaneval (Codegenerierung): erreichte 90,2% Genauigkeit und zeigt die Fähigkeit, funktionale und genaue Code zu erzeugen.
• MBPP (Codeverständnis): 76,2%bewertet und das starke Verständnis der Codestruktur und der Semantik hervorgehoben.
• Mathematik (mathematisches Denken im Code): erreichte 75,7% Genauigkeit, was Kenntnisse in der Behandlung mathematischer Operationen innerhalb des Codes zeigt.
• GSM8K (Mathematik-Wortprobleme im Notfall): erreichte 94,9% Genauigkeit (etwas hinter Claude 3 Opus), was auf starke Fähigkeiten zur Problemlösung hinausgeht, die über die Code-Generierung hinausgeht.
• Aider (Code-Unterstützung): LED mit einer Genauigkeit von 73,7%, was seinen Wert als Echtzeit-Codierungsassistent vorschlägt.
• LiveCodeBench (Coding-Generierung der realen Welt): bewertet 43,4% (zweiter zu GPT-4-Turbo-0409) und zeigt praktische Funktionen der Codegenerierung.
• SWE-Bank (Software-Engineering-Aufgaben): erzielte eine Punktzahl von 12,7, was eine solide, aber nicht führende Leistung im Vergleich zu GPT-4-Turbo-0409 und Gemini-1.5-PRO in Software-Engineering-Aufgaben zeigt.

Wie tiefseek-coder-v2

funktioniert

Deepseek-Coder-V2 verwendet eine MIE-Architektur (Mischung aus Experten), in der mehrere Expertenmodelle verwendet werden, die sich auf verschiedene Codierungsaufgaben spezialisiert haben. Es wählt dynamisch den am besten geeigneten Experten basierend auf Eingaben aus, optimiert Effizienz und Genauigkeit.

Das Training des Modells umfasste einen massiven Datensatz (10,2 Billionen Token), das Quellcode, mathematische Korpora und natürliche Sprachdaten umfasst. Post-Pre-Training, Feinabstimmung mit einem speziellen Anweisungsdatensatz verbesserte seine Reaktion auf natürliche Sprachaufforderungen weiter. Das zugrunde liegende Deepseek-V2-Modell enthält Innovationen wie latente Aufmerksamkeit (Multi-Head Latent Achtung) und den Deepseekmoe-Framework für effiziente Inferenz und Training.

Erste Schritte und Beispiel Verwendung

Deepseek-Coder-V2 kann lokal über die Transformers-Bibliothek von Hugging Face (für wesentliche Rechenressourcen) oder über die bezahlte API von Deepseek und die Online-Chat-Schnittstelle zugreifen. Die Chat -Schnittstelle ermöglicht eindeutig die direkte Ausführung von HTML- und JavaScript -Code im Chat -Fenster.

Beispiele gehörten das Generieren von Conways Leben in HTML und JavaScript (mit einer dynamischen Website -Erweiterung) und der Versuch eines komplexen Projekts -Euler -Problems (die Einschränkungen des Modells auf äußerst herausfordernde Probleme nachweisen).

Schlussfolgerung

Deepseek-Coder-V2 bietet eine überzeugende Open-Source-Alternative zu proprietären KI-Codierungsassistenten. Seine Leistung und Eigenschaften machen es jedoch zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler, obwohl sie nicht alle proprietären Modelle übertreffen. Denken Sie daran, klare Eingabeaufforderungen zu verwenden und den Entwicklern Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung zu geben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTEAPSEEK-CODER-V2 Tutorial: Beispiele, Installation, Benchmarks. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!