成立6个月后,DeepSeek于2023年11月发布的DeepSeek Coder,随后是 DeepSeek LLM 67B,DeepSeek逐渐踏上了基础大模型的竞争赛道。2024年5月推出的DeepSeek-V2就呈现出MLA和AI Infra技术的明显领先优势,极具性价比,引发了中国大模型市场的价格跳水和血拼。 在V2发布后,我们就已经关注到DeepSeek在算法-硬件协同优化方面...
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...
研究结果显示，在开源模型中，DeepSeek-Coder-Base 33B在所有基准测试中始终表现出优越的性能。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和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等五倍大的...
针对这一痛点,DeepSeek团队推出了DeepSeek-Coder系列开源代码模型,通过系统性优化与大规模训练,在代码生成、补全及跨文件理解等任务中展现出卓越性能,为开源生态注入新活力。 一、模型架构与训练策略 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...
DeepSeek-Coder-V2 的主要改进包括: 采用Mixture-of-Experts (MoE) 架构: MoE 架构将模型分解为多个专家模型,每个专家模型专注于特定的任务。这种架构可以提高模型的效率和灵活性。 使用更大的数据集进行预训练: DeepSeek-Coder-V2 使用了更大的数据集进行预训练,这使得它能够更好地理解代码的语义和结构。
- 模型架构:DeepSeek - Coder系列模型基于DeepSeek - AI提出的LLM框架构建,采用解码器型Transformer结构,使用旋转位置嵌入(RoPE)。其中,33B模型集成了分组查询注意力(GQA),分组大小为8,并使用FlashAttention v2加速计算,提高了训练和推理效率。 - 上下文窗口扩展:为了处理更长的代码输入,模型将上下文长度扩展到16K。通...
6月17日,深度求索正式开源了DeepSeek-Coder-V2模型。 根据相关评测榜单,这是全球首个在代码、数学能力上超越GPT-4-Turbo、Claude3-Opus、Gemini-1.5Pro等的开源代码大模型。DeepSeek-Coder-V2包含236B与16B两种参数规模,对编程语言的支持从86种扩展到338种。
DeepSeek-Coder-V2 沿袭了 DeepSeek-V2 的模型结构，总参数 236B，激活 21B，并在多个关键技术方面进行了提升：海量高质量数据： DeepSeek-Coder-V2 在 DeepSeek-V2 的基础上，继续预训练了 6 万亿 tokens，其中包含 60% 的源代码、10% 的数学语料和 30% 的自然语言语料。新数据来源包括 GitHub、Common ...
DeepSeek-Coder-V2是基于Mixture-of-Experts(MoE)架构的开源代码语言模型,它源自于DeepSeek-V2的进一步预训练。通过在6万亿个token的高质量多源语料库上进行广泛训练,DeepSeek-Coder-V2显著增强了其编码和数学推理能力,同时在一般语言任务中保持了相当的性能。 二、技术亮点 1. 强大的编码和数学推理能力 DeepSeek-Cod...