CODEI/O训练之后，Qwen-Coder在代码理解任务上取得了突破性进展，并且在阅读理解和推理任务（如DROP）上也有明显提升，这表明通过代码训练获得的推理能力确实迁移到了其他领域。DeepSeek-Coder在CODEI/O的训练下也展现出了均衡的进步，在各个维度上都实现了稳定的改进。Qwen-Coder和DeepSeek-Coder的表现说明，即使是已...
DeepSeek-Coder-V2-Instruct 展示了出色的表现,获得了 75.3% 的第二高平均分。这一表现值得注意,因为它打破了通常由闭源模型主导的局面,成为领先的开源竞争者。它仅次于 GPT-4o,后者以 76.4% 的平均分领先。DeepSeek-Coder-V2-Instruct 在多种语言中表现出色,包括在 Java 和 PHP 中获得最高分,并在 Python、...
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...
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...
其他设置:使用HuggingFace Tokenizer库训练BPE分词器;基于DeepSeek-LLM框架构建不同参数模型,采用多种技术优化;用AdamW优化器,依建议调整超参数;在HAI-LLM框架下,利用特定GPU集群训练;扩展上下文窗口;通过指令微调得到DeepSeek-Coder-Instruct。 4. 实验结果
部署DeepSeek-Coder-V2-Instruct 236B推理所需的硬件配置 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 236B是一个大型语言模型,需要强大的硬件配置才能进行推理。以下是一些建议的配置: CPU: 建议使用英特尔 Xeon Gold 64 核 CPU 或 AMD EPYC 64 核 CPU。 更高的核心数可以提高推理速度。
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LLMs开发更强大的代码中心型LLMs 。
本文基于DeepSeek-Coder 33B Instruct版本,实测支持Python/Java/JavaScript等主流语言(引用依据) 一、环境准备与基础配置 1.1 安装DeepSeek-Coder SDK 安装最新版SDK(需Python 3.10+) pip install deepseek-coder --upgrade 环境验证(获取API密钥后) import deepseek ...
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...
4.聊天模型推理:DeepSeek Coder 也支持与模型进行交互,实现聊天式的代码生成: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct', trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrain...