具体来说,首先收集了数千条冷启动数据,对DeepSeek-V3-Base进行微调。随后,像训练DeepSeek-R1-Zero一样执行基于推理的强化学习。当强化学习过程接近收敛时,再通过拒绝采样(rejection sampling)在RL训练的检查点上创建新的监督微调数据,并结合来自DeepSeek-V3的监督数据(涉及写作、事实问答和自我认知等领域),对DeepSeek...
V2-Lite-Instruct) | | DeepSeek-Coder-V2-Base | 236B | 21B | 128k | [? HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Base) | | DeepSeek-Coder-V2-Instruct | 236B | 21B | 128k | [? HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct) ...
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和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等五倍大的模型相比时,表现出有竞争力的性能。 总之,论文的主要贡献包括: 介绍了DeepSeek-Coder-Base和DeepSe...
灵活的模型架构:模型提供不同参数版本,例如提供70亿和670亿两个参数版本的基础模型和指令微调模型,用户可以根据实际使用场景的需求进行合适版本的选择。在功能上也集成多种能力,如DeepSeek2.5集成了DeepSeek - V2 - Chat和DeepSeek - Coder - V2 - Instruct的功能,增强了通用语言能力和编码功能,适用于各种应用场景[...
@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....
DeepSeek-Coder-V2 series (including Base and Instruct) supports commercial use. 7. Contact If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com. 简介 Mirror of https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 暂无标签 Python 发行版 ...
-[ ]DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct FastApi 部署调用 -[ ]DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct langchain 接入 -[ ]DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct WebDemo 部署 -[ ]DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct vLLM 部署调用 -[ ]DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct Lora 微调 ...
在DeepSeekCoder-V2(DeepSeek-AI,2024a)的训练过程中,我们观察到“Fill-in-Middle(FIM)”策略在使模型能够根据上下文线索准确预测中间文本的同时,不会损害其下一个token的预测能力。与DeepSeekCoder-V2一致,我们在DeepSeek-V3的预训练中也采用了FIM策略。具体而言,我们使用“Prefix-Suffix-Middle(PSM)”框架将数据...
2023年11⽉2⽇:发布⾸个开源代码⼤模型DeepSeekCoder,⽀持多种编程语⾔的代码⽣成、调 试和数据分析。 2023年11⽉29⽇:推出参数规模67B的通⽤⼤模型DeepSeekLLM,⾸发包含7B和67B的 Base及Chat版本。 2024年5⽉7⽇:发布第⼆代开源混合专家(MoE)模型DeepSeek...
#DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct WebDemo 部署 2+ 3+ ##环境准备 4+ 5+ 在[AutoDL](https://www.autodl.com/)平台中租一个 2*3090 等 48G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择`PyTorch`-->`2.1.0`-->`3.10(ubuntu22.04)`-->`12.1`。