Il Deep Seek Coder v2 è un impressionante modello di linguaggio open-source di grandi dimensioni che sta competendo da vicino contro il GPT-4 Turbo ed è alla pari con il GPT-3.5 Sonet in vari benchmark. Questo modello è stato continuamente aggiornato dal team di Deep Seek, con nuove API, modelli di chat per la chiamata di funzioni e funzionalità di completamento della chat rilasciate su base settimanale.

Le prestazioni del modello sulla classifica Big Bench Coder, che valuta i modelli di linguaggio di grandi dimensioni su compiti di programmazione pratici e impegnativi, sono particolarmente degne di nota. Deep Seek Coder v2 è attualmente il modello con le migliori prestazioni, dimostrando le sue eccezionali capacità nell'intelligenza del codice.

Rispetto ad altri modelli open-source come il nuovo modello LLaMA 3.1 da 405 miliardi di parametri, il Deep Seek Coder v2 è di gran lunga superiore, dimostrando la sua superiorità nell'ambito dei compiti basati sulla codifica.

Le prestazioni del modello sulla classifica AER (AI Pair Programmer) rafforzano ulteriormente la sua posizione come il miglior modello di linguaggio di grandi dimensioni open-source basato sulla codifica. È leggermente davanti al modello GPT-4 Omni e leggermente dietro il modello GPT-3.5 Sonet in termini di generazione di codice, modifica e altri compiti specifici del codice.

Deep Seek Coder v2 è un modello di linguaggio di codice a esperti misti open-source che raggiunge prestazioni paragonabili a GPT-4 Turbo e GPT-4 Omni in compiti specifici del codice. È stato ulteriormente pre-addestrato dal checkpoint intermedio di Deep Seek v2 con altri 6 trilioni di token, supportando fino a 338 linguaggi di programmazione e una finestra di contesto di 128K.

È davvero impressionante vedere che la versione 2 del Deep Seek Coder sta ottenendo prestazioni superiori in vari benchmark. È abbastanza paragonabile a molti di questi modelli in vari benchmark come Codeeval, MBPP, MathGSM, AER e molti altri. Questo dimostra quanto sia impressionante questo modello rispetto ai modelli closed-source come GPT-4 Omni, Chinchilla e molti altri.

A mio parere, questo è il miglior modello rispetto agli altri modelli open-source. La versione 2 del Deep Seek Coder sta competendo da vicino con il modello GPT-4 Turbo ed è alla pari con il modello GPT-3.5 Sonnet nella classifica Big Bench Coder. Questa valutazione dimostra che questo nuovo modello è il miglior modello di linguaggio di grandi dimensioni open-source basato sulla codifica, superando persino il nuovo modello Llama 3.1 da 405 miliardi di parametri.

La versione 2 del Deep Seek Coder è stata ulteriormente pre-addestrata dal checkpoint intermedio di Deep Seek V2, con altri 6 trilioni di token. Supporta fino a 338 linguaggi di programmazione e ha una finestra di contesto di 128K, il che è molto positivo. È davvero, a mio parere, il miglior modello di linguaggio di grandi dimensioni open-source basato sulla codifica fino ad oggi.

Immergiamoci nelle capacità del modello Deep Seek Coder v2 testando su vari compiti di codifica:

Generatore di sequenza di Fibonacci

Il modello è stato in grado di generare correttamente una funzione Python per calcolare la sequenza di Fibonacci fino al Nth numero. Ha dimostrato una buona comprensione dei concetti algoritmici di base e della programmazione Python.

Algoritmo di ordinamento

Il modello ha implementato un algoritmo di Quicksort funzionante in Java, dimostrando la sua competenza nella programmazione ricorsiva e nella logica di partizionamento. È stato in grado di ordinare gli array di esempio e stampare i risultati ordinati.

API CRUD

Il modello ha generato con successo un'API RESTful completa in Node.js utilizzando Express, implementando operazioni CRUD (Create, Read, Update, Delete) di base per una risorsa di prodotto. Ha dimostrato solide competenze nello sviluppo web, conoscenza delle API RESTful e competenza in Node.js ed Express.

Query SQL per l'analisi dei dati

Il modello ha fornito una query SQL passo-passo per trovare i 5 clienti che hanno speso di più nell'ultimo anno. Ha dimostrato la sua capacità di gestire l'aggregazione, il filtraggio e l'ordinamento dei dati in SQL, anche se avrebbe beneficiato di avere accesso allo schema del database e ai dati effettivi.

Addestramento di un modello di machine learning

Il modello ha generato uno script Python per addestrare un semplice modello di regressione lineare utilizzando la libreria scikit-learn per prevedere i prezzi delle case. Ha coperto i passaggi necessari, inclusa la preprocessazione dei dati, l'addestramento del modello e la valutazione utilizzando l'errore quadratico medio.

Complessivamente, il modello Deep Seek Coder v2 ha avuto prestazioni impressionanti in questi diversi compiti di codifica, dimostrando le sue forti capacità in aree come la comprensione algoritmica, la competenza nei linguaggi di programmazione, lo sviluppo web, l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. Questo modello open-source sembra essere una valida alternativa ai modelli closed-source come GPT-4 Turbo e GPT-4 Omni per i compiti relativi al codice.

Il Deep Seek Coder V2 è un impressionante modello di linguaggio open-source di grandi dimensioni che sta competendo da vicino con modelli come GPT-4 Turbo e GPT-3.5 Sonic in vari benchmark relativi alla codifica. Questo modello ha dimostrato le sue capacità in compiti come la generazione della sequenza di Fibonacci, l'implementazione di algoritmi di ordinamento, la creazione di una semplice API REST, la scrittura di query SQL per l'analisi dei dati e l'addestramento di un semplice modello di regressione lineare.

Le prestazioni del modello in queste diverse sfide di codifica mettono in mostra la sua solida comprensione dei concetti di programmazione, della sintassi e delle capacità di problem-solving. È particolarmente degno di nota il fatto che il Deep Seek Coder V2 superi persino il nuovo modello LLaMA 3.1 da 405 miliardi di parametri, il che è un segno dell'impegno del team nel migliorare e perfezionare continuamente questo modello open-source.

Rispetto ai modelli closed-source come GPT-4 Omni, il Deep Seek Coder V2 si è dimostrato una valida alternativa, offrendo risultati impressionanti nei compiti relativi al codice. Il successo di questo modello evidenzia il potenziale delle soluzioni di AI open-source di sfidare e persino superare le capacità dei modelli proprietari, rendendo questo uno sviluppo entusiasmante nel campo dell'assistenza alla codifica basata sull'AI.

Man mano che il team di Deep Seek continuerà a rilasciare nuove iterazioni e aggiornamenti di questo modello, sarà interessante vedere come evolverà e potenzialmente amplierà il divario con gli altri modelli di linguaggio di grandi dimensioni nell'ambito dell'intelligenza del codice. Per gli sviluppatori e i ricercatori che cercano di esplorare le capacità dell'AI open-source nella codifica, il Deep Seek Coder V2 è senza dubbio un modello da considerare e sperimentare.