具体来说,DeepSeek-Coder-V2 是基于 DeepSeek-V2 的中间检查点,进一步通过增加 6 万亿个标记进行预训练。通过这一持续的预训练,DeepSeek-Coder-V2 显著增强了 DeepSeek-V2 在编码和数学推理方面的能力,同时在通用语言任务中的表现保持相当。与 DeepSeek-Coder-33B 相比,DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务、推理...
具体来说，DeepSeek-Coder-V2 是基于 DeepSeek-V2 的中间检查点，进一步通过增加 6 万亿个标记进行预训练。通过这一持续的预训练，DeepSeek-Coder-V2 显著增强了 DeepSeek-V2 在编码和数学推理方面的能力，同时在通用语言任务中的表现保持相当。与 DeepSeek-Coder-33B 相比，DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务、...
具体来说,DeepSeek-Coder-V2 是从 DeepSeek-V2 的一个中间检查点进一步预训练而来的,增加了额外的 6 万亿个标记。通过这种持续的预训练,DeepSeek-Coder-V2 显著增强了 DeepSeek-V2 的编码和数学推理能力,同时在一般语言任务中保持了相当的性能。与 DeepSeek-Coder-33B 相比,DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务的...
DeepSeek-Coder-V2是DeepSeek团队发布的开源专家混合模型,参数量高达2360亿,支持338种编程语言,在多个基准测试中表现优异,定价合理且采用MIT许可证,适用于商业和非商业用途,提供免费API标记,适合小型和个人项目。
2024 年 1 月 25 日：发布 DeepSeek-Coder，由一系列代码语言模型组成，在 2 万亿 token 上训练，代码模型尺寸从 1B 到 33B 版本不等。2024 年 2 月 5 日：发布 DeepSeek Math，以 DeepSeek-Coder-V1.5 7B 为基础，在 5000 亿 token 规模数据上预训练，在竞赛级 Math 基准测试中取得 51.7% 的...
DeepSeek Coder 是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。它于2023年11月发布，参数范围在1B至33B之间。DeepSeek LLM 发布于2023年12月，拥有67B参数，是一个面向广泛语言理解的通用模型，性能与GPT-4相近。DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高了推理效率和训练经济性...
代码方面，内测页面显示是使用DeepSeek-Coder-33B回答问题。在生成较简单代码上，实测几次都没有出错。也能针对给出的代码做出解释和分析。不过测试中也有回答错误的情况。如下逻辑题目，DeepSeek-V2在计算过程中，错误将一支蜡烛从两端同时点燃、燃烧完的时间，计算成了从一端点燃烧完的四分之一。带来哪些升级？据...
总参 236B（即官网和 API 版模型），单机 8*80G 可部署，单机 8*80G 可微调https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2/blob/main/paper.pdf（需要技巧）DeepSeek-Coder-V2-Lite：总参 16B，激活 2.4B，支持 FIM，代码能力接近 DeepSeek-Coder-33B（V1），单卡 40G 可部署，单机 8*80G 可训练...
近日,CodeFuse-DeepSeek-33B模型在Big Code Models Leaderboard上荣登榜首,成为代码大模型领域的新焦点。这一成就的取得,离不开背后强大的技术支持——多任务高效微调框架MFTCoder。 一、MFTCoder框架:多任务微调的魔法 传统的单一任务微调方法在面对复杂的多任务场景时,往往显得力不从心。而MFTCoder框架则通过一种...