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、...
后边的介绍也是选择了DeepSeek-Coder-33B-instruct。它开源并且得分适中,截止到2024年10月仍然排在榜单的第23名。 PS:插入一个插曲,榜单中其实还有CodeQwen1.5 - 7B。貌似看上去又强大又小。同时相较于DeepSeek-coder-Base的16000的上下文长度,CodeQwen1.5 - 7B可以支持到64000的上下文长度。无论从什么角度看CodeQw...
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...
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...
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。
DeepSeek+Coder:当大型语言模型遇到编程时-代码智能的兴起.pdf,DeepSeek - Coder : 当大型语言模型遇到编程时 - 代码智 能的兴起 郭大雅 * 1 , 朱启浩 ∗1,2 、杨德建 1 , 谢振达 1 、启东 1 , 张文涛 1 日 陈官厅 1 、小碧 1 , Y. Wu 1 , Y.K. Li 1 、罗富力 1 ,熊
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 ...
@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....
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 。