为了进一步增强 DeepSeek-Coder 模型的自然语言理解和数学推理能力,我们从通用语言模型 DeepSeek-LLM-7B Base(DeepSeek-AI, 2024)开始,使用 2 万亿个标记进行额外的预训练,从而开发出 DeepSeek-Coder-v1.5 7B。在这次预训练中,我们特别使用了表 9 中列出的数据源。与 DeepSeek-Coder 不同,DeepSeek-Coder-v1.5...
五、下载自动补全大模型 为了增强代码自动补全,我们可以下载一个自动补全大模型deepseek-coder:base。 在VSCode 中打开一个终端。 运行以下命令来拉取deepseek-coder:base模型: ollama pull deepseek-coder:base 此命令将把自动补全模型下载到您的本地机器上。 下载完成后,返回到CodeGPT并导航至自动补全模型部分。
与现有数学预训练语料(如MathPile、OpenWebMath、Proof-Pile-2)相比,该语料库规模更大、质量更高,并且具有多语言(主要是英语和中文)覆盖能力。 2. 预训练模型策略:基于选用DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B作为预训练起点,证明先进行代码预训练可以显著提升模型的...
为了进一步增强DeepSeek-Coder模型的自然语言理解和数学推理能力，论文从通用语言模型DeepSeek-LLM-7B Base（DeepSeek-AI，2024）上进行了额外的2万亿token的预训练，得到了DeepSeekCoder-v1.5 7B。对于这个预训练，论文专门使用了表9中列出的数据源。与DeepSeek-Coder不同，DeepSeek-Coder-v1.5在其预训练阶段仅使...
第三步：配置deepseek-coder:1.3b模型实现代码自动补全。打开CodeGPT的AI code auto-completion的配置页面，在“AI Model”中选择，接着在“deepseek-coder:base”。编辑 到此，成功完成所有安装和配置，您可以开始高效编码而不用担心代码泄露了。在您输入时，模型将开始提供实时代码建议，帮助您轻松完成函数、方法...
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base 1 deepseek-ai / DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base We present DeepSeek-Coder-V2, an open-source Mixture-of-Experts (MoE) code language model that achieves performance comparable to GPT4-Turbo in code-specific tasks. Specifically, DeepSeek-Coder-V2 is further pre-traine...
5. 继续预训练与提升:基于通用语言模型DeepSeek-LLM-7B Base对DeepSeek-Coder进行额外预训练,生成DeepSeek-Coder-v1.5 7B。该模型在数学推理和自然语言处理能力上显著提升,尽管编码性能略有下降,但综合表现更优。 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...
拉取命令:Ollama pull deepseek-coder:base 图片 3、CodeGPT 里面选择模型 最后在编辑代码使用的时候,打开 CodeGPT,选择deepseek-coder,进而选择相应体量的模型就可以了。 图片 以后AI编程时,即使不想用官方或其他付费API了,也可以用本地的模型继续开发项目。
Qwen2.5 系列的发布，尤其是 Qwen2.5-Coder 的亮相，在AI圈内引发了一波讨论。尽管模型体积相对较小，但Qwen 2.5 Coder32B在HumanEval 等编程基准测试中仍能与前沿模型相媲美。有海外技术博主就吐槽，现在大家好像都盯着 OpenAI、谷歌、Anthropic 这些巨头的动态，却忽略了Qwen这个“狠角色”。人家可是第一个能跟...
- 使用CrossCodeEval数据集对模型在跨文件代码完成任务中的性能进行评估。结果表明,DeepSeek - Coder - Base 6.7B在多种语言中均优于其他模型,展示了其在处理跨文件依赖关系和复杂代码结构方面的卓越能力。同时,仓库级预训练的有效性也得到了验证,仅使用文件级代码语料库时,模型在部分语言中的性能出现下降。