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...
DeepSeek-Coder模型在当前开源代码模型中表现出色,特别是DeepSeek-Coder-Instruct 6.7B和33B分别达到了19.4%和27.8%的Pass@1分数,显著超越了Code-Llama-33B等现有开源模型。DeepSeek-Coder-Instruct 33B是唯一一个在此任务中超越OpenAI GPT-3.5-Turbo的开源模型,但与更先进的GPT-4-Turbo相比仍存在显著性能差距。 我们...
DeepSeek-VL 有 7B 和 1.3B 两个变体。 DeepSeek-Coder-V2 6月份,DeepSeek 团队发布了DeepSeek-Coder-V2模型, 这是一种开源的专家混合 (MoE) 代码语言模型,在特定于代码的任务中实现了与 GPT4-Turbo 相当的性能。 DeepSeek-Coder-V2 有 2.4B(DeepSeek-Coder-V2-Lite) 和 21B(DeepSeek-Coder-V2) 两个...
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...
这篇论文后来被用在DeepSeek-V2和DeepSeek-Coder-V2两个模型上，并有了一些改进，后面会说到。这一天离R1发布375天。24年2月5日，进入数学领域 Deep发布了第4篇论文：DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models，在这篇论文中首次出现了GRPO（Group Relative Policy ...
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...
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...
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。
如下表1所示，主要展示了Qwen 2.5 7B Coder 、Deepseek v2 Lite Coder、LLaMA 3.1 8B、Gemma 2 27B模型的评估结果。CODEI/O在各项基准测试中，模型的性能均实现了提升，其表现优于单阶段基线模型和其他数据集（即使是更大规模的数据集）。不过，竞争数据集，比如OpenMathInstruct2在数学特定任务上表现出色，但...
#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...