DeepSeek-Coder是其中一款非常不错的的编码专用大语言模型 。 一、模型架构与训练基础 DeepSeek-Coder 拥有三种不同规模的版本,分别为 13 亿、67 亿和 330 亿参数。这些模型构建在精心筛选的项目级代码语料库之上,采用独特的 “填空” 预训练目标,这一创新策略极大地增强了模型的代码填充能力。同时,将上下文窗口...
结果表明,在开源模型中,DeepSeek-Coder-Base 33B在所有基准测试中均表现出卓越的性能。此外,DeepSeek-Coder-Instruct 33B在大多数评估基准中超越了OpenAI GPT-3.5 Turbo,显著缩小了OpenAI GPT-4与开源模型之间的性能差距。值得注意的是,尽管参数较少,DeepSeek-Coder-Base 7B在与CodeLlama-33B(Roziere等, 2023)等规...
DeepSeek Coder是由中国人工智能公司深度求索(DeepSeek)推出的开源代码生成大模型系列,通过深度学习技术提升代码生成和理解能力,提升开发者的编程效率,并在多项基准测试中达到或超越主流闭源模型的性能。 一、模型架构与核心技术 混合专家架构(MoE) DeepSeek Coder V2采用MoE架构,总参数达236B,激活参数21B,通过动态选择...
6. 研究结论:DeepSeek-Coder系列模型基于优质语料库训练,扩展上下文窗口,性能优异。微调后的模型在编程任务中表现卓越,继续预训练的模型增强了自然语言理解能力,未来将基于更大规模通用LLMs开发更强大的代码模型。
DeepSeek-Coder-V2是DeepSeek团队发布的开源专家混合模型,参数量高达2360亿,支持338种编程语言,在多个基准测试中表现优异,定价合理且采用MIT许可证,适用于商业和非商业用途,提供免费API标记,适合小型和个人项目。
DeepSeek-Coder系列包含13亿至330亿参数规模的模型,基于2万亿高质量代码标记从头训练而成。其核心创新包括: 1. 仓库级数据整合:首次将项目级代码依赖关系纳入训练,通过依赖解析与拓扑排序确保文件间逻辑连贯性,显著提升跨文件代码生成能力。 2. 混合训练目标:结合“下一个令牌预测”与“中间填充”(FIM)策略,其中FIM...
DeepSeek-Coder-V2-Instruct 236B是一个大型语言模型,需要强大的硬件配置才能进行推理。以下是一些建议的配置: CPU: 建议使用英特尔 Xeon Gold 64 核 CPU 或 AMD EPYC 64 核 CPU。 更高的核心数可以提高推理速度。 内存: 建议使用 512 GB 或更高的内存。
DeepSeek-Coder-V2 是一款开创性的开源代码语言模型,以其在代码相关任务中与 GPT4-Turbo 相媲美的性能脱颖而出。这个模型之所以引人注目,是因为它在一个庞大的 6 万亿标记语料库上进行了广泛的训练,显著增强了其编码和数学推理能力。它不仅擅长处理一般语言任务,而且在与其前身 DeepSeek-Coder 相比有了显著的改进...
DeepSeek+Coder:当大型语言模型遇到编程时-代码智能的兴起.pdf,DeepSeek - Coder : 当大型语言模型遇到编程时 - 代码智 能的兴起 郭大雅 * 1 , 朱启浩 ∗1,2 、杨德建 1 , 谢振达 1 、启东 1 , 张文涛 1 日 陈官厅 1 、小碧 1 , Y. Wu 1 , Y.K. Li 1 、罗富力 1 ,熊