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DeepSeek-Coder-V2教程:示例,安装,基准测试

Mar 05, 2025 am 09:28 AM

>开源AI编码助手deepseek-coder-v2:一个强大的替代

作为AI编码助手,例如Github Copilot增益牵引力,开源替代方案正在出现,提供了可比的性能和可访问性。 DeepSeek-coder-v2是一个很好的示例,是一个强大的开源模型,利用高级机器学习来实现与代码相关的任务。 本文探讨了其功能,基准和用法。

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> deepseek-coder-v2:密钥特征

DeepSeek-Coder-V2是Experts(MOE)代码语言模型的开源混合物,在代码生成,完成和理解中具有与GPT-4相媲美的性能。 它的关键优势包括:

    多语言支持:
  • 接受多种语言(英语,中文等)的代码和自然语言培训,可满足不同的开发团队的需求。 广泛的语言覆盖范围:
  • 支持338多种编程语言,适应各种编码环境。
  • 大规模培训:
  • 在数万亿个代码和文本数据上进行预训练,增强其理解和发电能力。
  • >可扩展的模型尺寸:提供多种模型尺寸,以适合不同的计算资源和项目需求。>
  • >可通过DeepSeek的网站(付费API和CHAT接口)和GitHub(源代码)获得访问。 研究论文是关于Arxiv的。 请注意,由于模型的大小,通过拥抱面孔进行本地执行需要大量的计算资源。> 基准性能
  • > DeepSeek-Coder-V2在几个基准测试中的性能展示了其功能:

  • > HumaneVal(代码生成):达到90.2%的精度,展示了其生成功能和准确代码的能力。
  • > MBPP(代码理解):得分为76.2%,突出了其对代码结构和语义的强烈理解。>
  • >数学(代码中的数学推理):达到75.7%的准确性,证明了在代码中处理数学操作的熟练程度。
  • > gsm8k(级数学单词问题):达到94.9%的准确性(略落后于Claude 3 Opus),表明超出了代码生成的强大解决问题的技能。
  • >
  • > aider(代码协助): LED的精度为73.7%,表明其作为实时编码助手的价值。
  • > livecodebench(现实世界代码生成):得分为43.4%(第二位于GPT-4-Turbo-0409),显示实用的代码生成功能。
  • >
  • SWE板凳(软件工程任务):与GPT-4-Turbo-0409和Software Engineering Task中的GPT-4-Turbo-0409和Gemini-1.5-Pro相比,得分为12.7,表现出稳定但不是领先的性能。>
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  • > deepseek-coder-v2如何工作 DeepSeek-coder-V2
  • 使用专门用于不同编码任务的多个专家模型。 它根据输入动态选择最合适的专家,优化效率和准确性。
>该模型的培训涉及包括源代码,数学语料库和自然语言数据的大量数据集(10.2万亿个代币)。 使用专门的指令数据集进行的训练后进行微调进一步增强了其对自然语言提示的响应能力。 底层DeepSeek-V2模型结合了多头潜在注意(MLA)和DeepSeekmoe框架的创新,以进行有效的推理和培训。

>入门和示例用法

> 可以通过拥抱Face的变形金刚库(需要大量的计算资源)或DeepSeek的付费API和在线聊天界面在本地访问

deepseek-coder-v2。 聊天界面唯一允许在聊天窗口中直接执行HTML和JavaScript代码。

>示例包括在HTML和JavaScript(具有动态的网站扩展程序)中生成Conway的生活游戏,以及尝试一个复杂的项目Euler问题(证明模型对极具挑战性问题的限制)。

结论

DeepSeek-coder-V2提供了专有AI编码助理的引人注目的开源替代方案。 尽管没有在每个基准中超越所有专有模型,但其性能和功能使其成为开发人员的宝贵工具。 请记住要利用清晰的提示,并向开发人员提供反馈以进行持续改进。

以上是DeepSeek-Coder-V2教程:示例,安装,基准测试的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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