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的架构优势，使这些模型成为突破自回归方法根本局限的极具前景的研究方向。训练过程...
deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 是由 MagicAI 推出的开源人工智能模型,OpenCSG提供高速免费下载服务,支持模型推理、训练、部署全流程管理,助力AI开发者高效工作。
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...
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的架构优势,使这些模型成为突破自回归方法根本局限的极具前景的研究方向。 训练过程 Dream 7B 立足于研究团队在扩散语言模型领域的前期探索,融合了 ...
deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 是由 MagicAI 推出的开源人工智能模型,OpenCSG提供高速免费下载服务,支持模型推理、训练、部署全流程管理,助力AI开发者高效工作。
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。测试过程中，作者共选用了10余个数据集，测试了模型常识、数学、代码、物理、工程等领域的表现，具体数据集如下表：CODEI/O训练之后，Qwen-Coder在...
DeepSeekMath-Instruct 7B is a mathematically instructed tuning model derived from DeepSeekMath-Base 7B. DeepSeekMath is initialized with DeepSeek-Coder-v1.5 7B and continues pre-training on math-related tokens sourced from Common Crawl, together with natural language and code data for 500B tokens...
研究团队在这个数据集上对Qwen2.5 Coder Instruct 7B和32B进行微调，得到了OlympicCoder-7B和OlympicCoder-32B模型。代码可验证性危机 虽然DeepMind和其他竞赛数据集都包含测试用例，并声称是可验证的，但这些通常只是竞赛网站上全套测试用例的一小部分。特别是CodeForces，显示的测试用例上限约为500个字符，这意味着这些...
在我们的评估中，DeepSeek-Coder模型在当前开源编程模型上表现出色。具体来说，DeepSeek-Coder-Instruct 6.7B和33B在这个基准测试中分别实现了19.4%和27.8%的Pass@1得分。这个性能明显优于现有的开源模型，如Code-Llama-33B。DeepSeek-Coder-Instruct 33B是唯一一个在这个任务中超越OpenAI的GPT-3.5-Turbo的开源...
DeepSeekMath-Base 7B,是一个具有强大推理能力的基础模型,尤其是在数学方面。模型使用 DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B(Guo,2024)初始化,并针对 500B 个 token 进行训练。数据分布如下:56%来自DeepSeekMath Corpus,4%来自AlgebraicStack,10%来自arXiv,20%是Github代码,剩下的10%是来自Common Crawl的中英文自然语言...