@hf/thebloke/deepseek-coder-6.7b-instruct-awq Deepseek Coder is composed of a series of code language models, each trained from scratch on 2T tokens, with a composition of 87% code and 13% natural language in both English and Chinese....
此外，小型MoE模型Qwen3-30B-A3B的激活参数数量是QwQ-32B的10%，表现更胜一筹，甚至像Qwen3-4B这样的小模型也能匹敌Qwen2.5-72B-Instruct的性能。尤其值得注意的是，性能大幅提升的同时，Qwen3 的部署成本还大幅下降。至于成本低到什么程度呢？答案是 4 张 H20 即可部署满血版Qwen3，显存占用仅为性能相近模型...
为了增强DeepSeek-Coder-Base模型的zero-shot指令能力，使用高质量的指令数据对其进行了微调。这使得DeepSeek-Coder-Instruct 33B模型在一系列与编码相关的任务中优于OpenAI的GPT-3.5 Turbo，展示了其在代码生成和理解方面的卓越能力。为了进一步提高DeepSeek-Coder-Base模型的自然语言理解能力，论文基于DeepSeek-LLM 7Bc...
这使得DeepSeek-Coder-Instruct 33B模型在一系列与编码相关的任务中优于OpenAI的GPT-3.5 Turbo,展示了其在代码生成和理解方面的卓越能力。 为了进一步提高DeepSeek-Coder-Base模型的自然语言理解能力,论文基于DeepSeek-LLM 7Bcheckpoint进行了额外的预训练。这次额外的训练涉及处理包含自然语言、代码和数学数据的2B tokens...
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)等规模五倍于其的模型相比时,仍表现出竞争力。总结来说,我们的主要贡献如下:...
接下来,研究团队在 3 个 7～8B 的基础模型(LLaMA-3.1,Qwen-2.5,Deepseek-coder-v1.5)上用 fm-alpaca(14k 数据),同时对比了普通的对话型指令微调数据集 tulu-v3 和 ultra-chat。 如图6,经过形式化数据 fm-alpaca 微调之后,大模型...
#The model name matches a model directory on my test machine#MODEL_NAME="Qwen2.5-Coder-7B-Instruct"exportMODEL_NAME="deepseek-coder-6___7b-instruct"#export MODEL_NAME="DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"#edit format (`whole` / `diff`)#export EDIT_FORMAT=wholeexportEDIT_FORMAT=diffexportCUDA...
The easiest & fastest way to run customized and fine-tuned LLMs locally or on the edge - feat(chat): support `deepseek-coder-6.7b-instruct` · juntao/llama-utils@2e33a8d
6. 研究结论:DeepSeek-Coder系列模型基于项目级代码语料库训练,在多种任务中性能出色,尤其是DeepSeek-Coder-Base 33B超越众多开源模型,6.7B模型也表现突出。指令微调后的DeepSeek-Coder-Instruct 33B在编程任务中超越GPT-3.5 Turbo。DeepSeek-Coder-v1.5进一步提升了自然语言理解能力。未来,研究团队将基于更大规模通用...
5. 继续预训练:从通用语言模型额外预训练得到DeepSeek-Coder-v1.5 7B,其在数学推理和自然语言处理能力上提升显著。 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...