Dévoiler la puissance de DeepSeek-Coder-v2 : un LLM open source rivalisant avec GPT-4 et Claude 3.5 Sonnet

Dévoiler la puissance de DeepSeek-Coder-v2 : un LLM open-source rivalisant avec GPT-4 et Claude 3.5 Sonnet. Découvrez comment ce modèle surpasse les autres modèles de codage open-source dans les benchmarks, démontrant ses impressionnantes capacités dans les tâches de programmation.

16 février 2025

party-gif

Découvrez la puissance de DeepSeek-Coder-v2, le modèle de langage de programmation open-source qui surpasse GPT-4 et Claude 3.5 Sonnet dans les benchmarks. Ce modèle de pointe offre des capacités exceptionnelles dans les tâches de programmation, en faisant un véritable jeu-changer pour les développeurs et les passionnés d'IA.

Capacités du Deep Seek Coder v2 - Le meilleur LLM de codage open-source

Le Deep Seek Coder v2 est un impressionnant modèle de langage de grande taille open-source qui fait une concurrence acharnée au GPT-4 Turbo et est à la hauteur du GPT-3.5 Sonet dans divers benchmarks. Ce modèle a été continuellement mis à jour par l'équipe de Deep Seek, avec de nouvelles fonctionnalités d'API, de modèle de chat pour l'appel de fonctions et de complétion de chat étant publiées sur une base hebdomadaire.

Les performances du modèle sur le classement Big Bench Coder, qui évalue les modèles de langage de grande taille sur des tâches de programmation pratiques et difficiles, sont particulièrement remarquables. Deep Seek Coder v2 est actuellement le modèle le mieux classé, démontrant ses capacités exceptionnelles en intelligence du code.

Comparé à d'autres modèles open-source comme le nouveau modèle LLaMA 3.1 de 405 milliards de paramètres, le Deep Seek Coder v2 est de loin supérieur, démontrant sa supériorité dans le domaine des tâches basées sur le codage.

Les performances du modèle sur le classement AER (AI Pair Programmer) renforcent davantage sa position en tant que meilleur modèle de langage de grande taille open-source basé sur le codage. Il est légèrement devant le modèle GPT-4 Omni et légèrement derrière le modèle GPT-3.5 Sonet en termes de génération de code, d'édition et d'autres tâches spécifiques au code.

Deep Seek Coder v2 est un modèle de langage de code open-source à mélange d'experts qui atteint des performances comparables au GPT-4 Turbo et au GPT-4 Omni dans les tâches spécifiques au code. Il a été davantage pré-entraîné à partir du point de contrôle intermédiaire de Deep Seek v2 avec 6 billions de jetons supplémentaires, prenant en charge jusqu'à 338 langages de programmation et une fenêtre de contexte de 128K.

Benchmarks - Surpasser GPT-4 Turbo et rivaliser avec Claude 3.5 Sonnet

Il est tout à fait impressionnant de voir que le Deep Seek Coder Version 2 réalise des performances supérieures dans divers benchmarks. Il est tout à fait comparable à de nombreux de ces modèles dans divers benchmarks comme Codeeval, MBPP, MathGSM, AER et tant d'autres. Cela montre à quel point ce modèle est impressionnant par rapport aux modèles fermés comme GPT-4 Omni, Chinchilla et bien d'autres.

Selon moi, c'est le meilleur modèle par rapport aux autres modèles open-source. Le Deep Seek Coder Version 2 fait une concurrence acharnée au modèle GPT-4 Turbo et est à la hauteur du modèle GPT-3.5 Sonnet dans le classement Big Bench Coder. Cette évaluation montre que ce nouveau modèle est le meilleur modèle de langage de grande taille open-source basé sur le codage, surpassant même le nouveau modèle Llama 3.1 de 405 milliards de paramètres.

Le Deep Seek Coder Version 2 a été davantage pré-entraîné à partir du point de contrôle intermédiaire de Deep Seek V2, avec 6 billions de jetons supplémentaires. Il prend en charge jusqu'à 338 langages de programmation et a une fenêtre de contexte de 128K, ce qui est formidable à voir. C'est vraiment, selon moi, le meilleur modèle de langage de grande taille open-source basé sur le codage à ce jour.

Tester le Deep Seek Coder v2 - Séquence de Fibonacci, algorithme de tri, API CRUD, requête SQL et entraînement de modèle ML

Plongeons dans les capacités du modèle Deep Seek Coder v2 en le testant sur diverses tâches de codage :

Générateur de séquence de Fibonacci

Le modèle a réussi à générer correctement une fonction Python pour calculer la séquence de Fibonacci jusqu'au Nième nombre. Il a démontré une bonne compréhension des concepts algorithmiques de base et de la programmation Python.

Algorithme de tri

Le modèle a implémenté un algorithme de tri rapide fonctionnel en Java, démontrant sa maîtrise de la programmation récursive et de la logique de partitionnement. Il a réussi à trier des tableaux d'exemple et à imprimer les résultats triés.

API CRUD

Le modèle a généré avec succès une API RESTful complète en Node.js en utilisant Express, mettant en œuvre des opérations CRUD (Create, Read, Update, Delete) de base pour une ressource de produit. Il a démontré de solides compétences en développement web, des connaissances des API RESTful et une maîtrise de Node.js et d'Express.

Requête SQL pour l'analyse de données

Le modèle a fourni une requête SQL étape par étape pour trouver les 5 meilleurs clients ayant dépensé le plus d'argent au cours de la dernière année. Il a montré sa capacité à gérer l'agrégation, le filtrage et le tri des données en SQL, bien qu'il aurait bénéficié d'avoir accès au schéma de base de données et aux données réelles.

Entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique

Le modèle a généré un script Python pour entraîner un modèle de régression linéaire simple en utilisant la bibliothèque scikit-learn afin de prédire les prix des maisons. Il a couvert les étapes nécessaires, notamment le prétraitement des données, l'entraînement du modèle et l'évaluation à l'aide de l'erreur quadratique moyenne.

Dans l'ensemble, le modèle Deep Seek Coder v2 a impressionné dans ces diverses tâches de codage, démontrant ses fortes capacités dans des domaines tels que la compréhension algorithmique, la maîtrise des langages de programmation, le développement web, l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Ce modèle open-source semble être une alternative très capable aux modèles fermés comme GPT-4 Turbo et GPT-4 Omni pour les tâches liées au code.

Conclusion

Le Deep Seek Coder V2 est un impressionnant modèle de langage de grande taille open-source qui fait une concurrence acharnée aux modèles GPT-4 Turbo et GPT-3.5 Sonic dans divers benchmarks liés au codage. Ce modèle a démontré ses capacités dans des tâches telles que la génération de la séquence de Fibonacci, l'implémentation d'algorithmes de tri, la construction d'une API REST de base, la rédaction de requêtes SQL pour l'analyse de données et l'entraînement d'un modèle de régression linéaire simple.

Les performances du modèle dans ces divers défis de codage mettent en évidence sa forte compréhension des concepts de programmation, de la syntaxe et des capacités de résolution de problèmes. Il est particulièrement remarquable que le Deep Seek Coder V2 surpasse même le nouveau modèle LLaMA 3.1 de 405 milliards de paramètres, ce qui témoigne des efforts de l'équipe pour améliorer et affiner constamment ce modèle open-source.

Comparé aux modèles fermés comme GPT-4 Omni, le Deep Seek Coder V2 s'est avéré être une alternative très capable, offrant des résultats impressionnants dans les tâches liées au code. Le succès de ce modèle met en lumière le potentiel des solutions d'IA open-source pour relever et même dépasser les capacités des modèles propriétaires, ce qui en fait un développement passionnant dans le domaine de l'assistance au codage par l'IA.

Au fur et à mesure que l'équipe de Deep Seek continue de publier de nouvelles itérations et mises à jour de ce modèle, il sera intéressant de voir comment il évolue et pourrait potentiellement creuser l'écart avec d'autres modèles de langage de grande taille dans le domaine de l'intelligence du code. Pour les développeurs et les chercheurs qui souhaitent explorer les capacités de l'IA open-source dans le codage, le Deep Seek Coder V2 est sans aucun doute un modèle à prendre en compte et à expérimenter.

FAQ