يُعد Deep Seek Coder v2 نموذج لغة كبير مفتوح المصدر مвпечатляющ ويُنافس بشكل وثيق GPT-4 Turbo ويكون على قدم المساواة مع GPT-3.5 Sonet في مختلف المعايير. تم تحديث هذا النموذج باستمرار من قبل فريق Deep Seek، مع إصدار ميزات API جديدة ونموذج دردشة لاستدعاء الوظائف وإكمال الدردشة على أساس أسبوعي.

يُعد أداء النموذج على لوحة ترتيب Big Bench Coder، والتي تقيّم نماذج اللغة الكبيرة على المهام البرمجية العملية والصعبة، ملحوظًا بشكل خاص. يُعد Deep Seek Coder v2 حاليًا النموذج الأفضل أداءً، مما يُظهر قدراته الاستثنائية في ذكاء الرمز.

مقارنةً بنماذج مفتوحة المصدر أخرى مثل نموذج LLaMA 3.1 البالغ 405 مليار معلمة، فإن Deep Seek Coder v2 متفوق بكثير، مما يُظهر تفوقه في مجال المهام القائمة على الترميز.

يُعزز أداء النموذج على لوحة ترتيب AER (AI Pair Programmer) موقعه كأفضل نموذج لغة كبير مفتوح المصدر قائم على الترميز. إنه متقدم قليلاً على نموذج GPT-4 Omni وقليلاً خلف نموذج GPT-3.5 Sonet من حيث توليد الرمز والتحرير والمهام الأخرى المحددة للرمز.

يُعد Deep Seek Coder v2 نموذج لغة مفتوح المصدر مختلط من الخبراء في الرمز يحقق أداءً مماثلاً لـ GPT-4 Turbo و GPT-4 Omni في المهام المحددة للرمز. تم إعادة تدريبه مسبقًا من النقطة الوسيطة لـ Deep Seek v2 مع 6 تريليون رمز إضافي، مما يدعم ما يصل إلى 338 لغة برمجة وإطار سياق 128K.

بشكل عام، يُعد Deep Seek Coder v2 أفضل نموذج لغة كبير مفتوح المصدر قائم على الترميز المتاح، كاسرًا حاجز النماذج المغلقة المصدر في ذكاء الرمز. إن أداءه المвпечатляющ عبر مختلف المعايير وتحديثاته المستمرة يجعله خيارًا مقنعًا للمطورين والباحثين العاملين على المهام المتعلقة بالرمز.

من المثير للإعجاب حقًا أن يحقق Deep Seek Coder الإصدار الثاني أداءً متفوقًا في مختلف المعايير. إنه قابل للمقارنة إلى حد كبير مع العديد من هذه النماذج في معايير مختلفة مثل Codeeval و MBPP و MathGSM و AER وغيرها الكثير. هذا يُظهر مدى впечатляющ هذا النموذج مقارنةً بالنماذج المغلقة المصدر مثل GPT-4 Omni و Chinchilla وغيرها من هذه النماذج الأخرى.

في رأيي، هذا هو أفضل نموذج مقارنةً بالنماذج المفتوحة المصدر الأخرى. يُنافس Deep Seek Coder الإصدار الثاني بشكل وثيق نموذج GPT-4 Turbo ويكون على قدم المساواة مع GPT-3.5 Sonnet في لوحة ترتيب Big Bench Coder. يُظهر هذا التقييم أن هذا النموذج الجديد هو أفضل نموذج لغة كبير مفتوح المصدر قائم على الترميز، متفوقًا حتى على نموذج Llama 3.1 البالغ 405 مليار معلمة الجديد.

تم إعادة تدريب Deep Seek Coder الإصدار الثاني مسبقًا من النقطة الوسيطة لـ Deep Seek V2، مع 6 تريليون رمز إضافي. إنه يدعم ما يصل إلى 338 لغة برمجة ولديه إطار سياق 128K، وهذا أمر رائع. إنه حقًا، في رأيي، أفضل نموذج لغة كبير مفتوح المصدر قائم على الترميز حتى الآن.

دعونا نغوص في قدرات نموذج Deep Seek Coder v2 من خلال اختباره عبر مختلف المهام البرمجية:

مولد تسلسل فيبوناتشي

تمكن النموذج من توليد وظيفة Python صحيحة لحساب تسلسل فيبوناتشي حتى الرقم N. أظهر فهمًا جيدًا للمفاهيم الخوارزمية الأساسية وبرمجة Python.

خوارزمية الفرز

نفذ النموذج خوارزمية الفرز السريع العاملة في Java، مُظهرًا كفاءته في البرمجة التكرارية ومنطق التجزئة. تمكن من فرز المصفوفات المثالية وطباعة النتائج المفروزة.

واجهة برمجة تطبيقات CRUD

وفر النموذج بنجاح واجهة برمجة تطبيقات RESTful كاملة في Node.js باستخدام Express، مُنفذًا عمليات CRUD الأساسية (إنشاء، قراءة، تحديث، حذف) لموارد المنتج. أظهر مهارات تطوير الويب القوية ومعرفة واجهات برمجة التطبيقات RESTful والكفاءة في Node.js و Express.

استعلام SQL لتحليل البيانات

قدم النموذج استعلام SQL خطوة بخطوة لإيجاد أكبر 5 عملاء أنفقوا أكثر المال في السنة الماضية. أظهر قدرته على التعامل مع تجميع البيانات والتصفية والفرز في SQL، على الرغم من أنه كان سيستفيد من الوصول إلى مخطط قاعدة البيانات والبيانات الفعلية.

تدريب نموذج التعلم الآلي

وفر النموذج سكريبت Python لتدريب نموذج انحدار خطي بسيط باستخدام مكتبة scikit-learn لتنبؤ بأسعار المنازل. غطى الخطوات الضرورية، بما في ذلك معالجة البيانات المسبقة وتدريب النموذج والتقييم باستخدام متوسط مربع الخطأ.

بشكل عام، أدى نموذج Deep Seek Coder v2 بشكل впечатляющ عبر هذه المهام البرمجية المتنوعة، مُظهرًا قدراته القوية في مجالات مثل الفهم الخوارزمي والكفاءة في لغات البرمجة وتطوير الويب وتحليل البيانات والتعلم الآلي. يبدو أن هذا النموذج المفتوح المصدر بديل قادر للغاية مقارنةً بالنماذج المغلقة المصدر مثل GPT-4 Turbo و GPT-4 Omni للمهام المتعلقة بالرمز.

يُعد Deep Seek Coder V2 نموذج لغة كبير مفتوح المصدر впечатляющ يُنافس بشكل وثيق مع كل من GPT-4 Turbo و GPT-3.5 Sonic في مختلف المعايير المتعلقة بالترميز. أظهر هذا النموذج قدراته في مهام مثل توليد تسلسل فيبوناتشي وتنفيذ خوارزميات الفرز وبناء واجهة برمجة تطبيقات REST الأساسية وكتابة استعلامات SQL لتحليل البيانات وتدريب نموذج انحدار خطي بسيط.

يُظهر أداء النموذج عبر هذه التحديات البرمجية المتنوعة فهمه القوي للمفاهيم البرمجية والصياغة ومهارات حل المشكلات. ومن الملفت للنظر بشكل خاص أن Deep Seek Coder V2 يتفوق حتى على نموذج LLaMA 3.1 البالغ 405 مليار معلمة الجديد، وهذا دليل على جهود الفريق في تحسين هذا النموذج المفتوح المصدر باستمرار وتنقيحه.

مقارنةً بالنماذج المغلقة المصدر مثل GPT-4 Omni، أثبت Deep Seek Coder V2 أنه بديل قادر للغاية، مقدمًا نتائج впечатляющ في المهام المتعلقة بالرمز. نجاح هذا النموذج يُسلط الضوء على إمكانات الحلول الذكية المفتوحة المصدر في تحدي وحتى تجاوز قدرات النماذج المملوكة، مما يجعله تطورًا مثيرًا في مجال المساعدة البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

بينما يواصل فريق Deep Seek إصدار إصدارات جديدة وتحديثات لهذا النموذج، سيكون من المثير للاهتمام مراقبة كيف سيتطور ويزيد الفجوة مع نماذج اللغة الكبيرة الأخرى في مجال ذكاء الرمز. بالنسبة للمطورين والباحثين الذين يبحثون عن استكشاف قدرات الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر في المجال البرمجي، فإن Deep Seek Coder V2 هو بلا شك نموذج يستحق النظر فيه والتجريب معه.