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) 两个变种。 DeepSeek-VL2 2024年12月份,DeepSee...
第一阶段先用CODEI/O或CODEI/O++来训练推理能力,然后再用通用指令数据集进行微调,教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。 模型推理能力全面提升 为了评估CODEI/O或CODEI/O++的效果,作者一共找来了四个模型来进行测试,分别是Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B和Gemma 2-27B。 测试...
为了研究不同综合模型的效果，作者使用DeepSeek-V2.5重新生成了350万条WebInstruct数据集的响应，创建了一个更新的数据集，称为WebInstruct-DS25。如图3所示，虽然WebInstruct-DS25在Qwen 2.5 Coder 7B和LLaMA 3.1 8B上，表现优于原始数据集，但仍然不及CODEI/O。这突显了代码中多样化推理模式的价值，以及训练...
DeepSeek-Distill 变体旨在成为更小且更易部署的模型,它们是通过使用 DeepSeek-R1 模型的指令数据对 Llama 3 和 Qwen 2.5 模型进行指令微调生成的。这种做法在推理部分未使用任何强化学习(不过,Llama 3 和 Qwen 2.5 基础模型的创建用了 ...
在线试用地址:https://chat.deepseek.com/coder 2、CodeLlama-70B-Instruct 1月29日Meta新开源的代码大模型CodeLlama-70B-Instruct,可以说从去年8月到现在,半年磨一剑。在EvalPlus排行榜(https://evalplus.github.io/leaderboard.html)上,最新的CodeLlama-70B-Instruct的HumanEval paas@1评分58.5分,低于GPT-3.5,相...
向 Qwen2.5-Math-7B 蒸馏 R1 模型得到的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,全面超越非推理模型如 GPT-4o;向 Qwen2.5-14B 蒸馏得到 R1-14B 在所有评估指标上均超过了 QwQ-32B-Preview;而向 Qwen2.5-32B 和 Llama-3.3-70B-Instruct 蒸馏得到的 R1-32B 和 R1-70B 在大多数基准测试中显著超越了 o1-mini。这...
擅长编程任务和逻辑推理,适用于技术领域和需要复杂决策的应用场景。从官方把coder放在突出位置,就可以看出团队对自家大模型编程能力的自信。 API价格 DeepSeek-V2的API定价为每百万输入Tokens 1元(0.14美元),每百万输出Tokens 2元(0.28美元),具有竞争力的价格。
1、首先，您需要在ModelScope（魔塔社区，https://modelscope.cn/）的模型库中，找到适合您的QWen版本，例如qwen2.5-Coder-7b-instruct。请注意，根据您的需求选择相应的版本进行下载。（此处可添加具体操作步骤或注意事项，以确保读者能够清晰地理解如何进行离线部署。例如，可以提供下载链接、解压方法、安装步骤等详细...
近期,一系列重大突破凸显了扩散技术在语言任务中日益增长的潜力。DiffuLLaMA 和 LLaDA 成功将扩散语言模型扩展至 7B 参数规模,而作为商业实现的 Mercury Coder 则在代码生成领域展示了卓越的推理效率。这种快速进展,结合扩散语言建模固有...
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,但在其他...