De Deep Seek Coder v2 is een indrukwekkend open-source groot taalmodel dat nauw concurreert met de GPT-4 Turbo en op gelijke hoogte is met GPT-3.5 Sonet op verschillende benchmarks. Dit model is voortdurend bijgewerkt door het Deep Seek-team, waarbij wekelijks nieuwe API's, chatmodellen voor functieaanroepen en chatafronding worden uitgebracht.

De prestaties van het model op de Big Bench Coder-leaderboard, die grote taalmodellen evalueert op praktische en uitdagende programmeertaken, zijn vooral opmerkelijk. Deep Seek Coder v2 is momenteel het best presterende model, wat zijn uitzonderlijke mogelijkheden op het gebied van code-intelligentie laat zien.

Vergeleken met andere open-source modellen zoals het nieuwe LLaMA 3.1 405 miljard parameter model, is de Deep Seek Coder v2 mijlen vooruit, wat zijn superioriteit op het gebied van codegebaseerde taken demonstreert.

De prestaties van het model op de AER (AI Pair Programmer)-leaderboard versterken verder zijn positie als het beste open-source codegebaseerde grote taalmodel. Het staat iets voor op het GPT-4 Omni-model en iets achter op het GPT-3.5 Sonet-model wat betreft codegenering, -bewerking en andere codespecifieke taken.

Deep Seek Coder v2 is een open-source mengsel van experts codetalenmodel dat prestaties vergelijkbaar met GPT-4 Turbo en GPT-4 Omni bereikt op codespecifieke taken. Het is verder vooraf getraind vanaf het tussenliggende controlepunt van Deep Seek v2 met een extra 6 biljoen tokens, ondersteunt tot 338 programmeertalen en heeft een context venster van 128K.

Overal is de Deep Seek Coder v2 het beste open-source codegebaseerde grote taalmodel dat beschikbaar is, waarbij de barrière van gesloten-bron modellen op het gebied van code-intelligentie wordt doorbroken. Zijn indrukwekkende prestaties op verschillende benchmarks en zijn voortdurende updates maken het een overtuigende keuze voor ontwikkelaars en onderzoekers die aan codegebonden taken werken.

Het is behoorlijk indrukwekkend om te zien dat de Deep Seek Coder Versie 2 superieure prestaties levert op verschillende benchmarks. Het is vrij vergelijkbaar met veel van deze modellen op verschillende benchmarks zoals Codeeval, MBPP, MathGSM, AER en vele anderen. Dit laat alleen maar zien hoe indrukwekkend dit model is in vergelijking met gesloten-bron modellen zoals GPT-4 Omni, Chinchilla en veel van deze andere modellen.

Naar mijn mening is dit het beste model in vergelijking met andere open-source modellen. De Deep Seek Coder Versie 2 concurreert nauw met het GPT-4 Turbo-model en is gelijkwaardig aan het GPT-3.5 Sonnet-model op de Big Bench Coder-leaderboard. Deze evaluatie laat zien dat dit nieuwe model het beste open-source codegebaseerde grote taalmodel is, zelfs beter dan het nieuwe Llama 3.1 405 miljard parameter model.

De Deep Seek Coder Versie 2 is verder vooraf getraind vanaf het tussenliggende controlepunt van Deep Seek V2, met een extra 6 biljoen tokens. Het ondersteunt tot 338 programmeertalen en heeft een context venster van 128K, wat geweldig is om te zien. Het is echt, naar mijn mening, het beste open-source codegebaseerde grote taalmodel tot op heden.

Laten we duiken in de mogelijkheden van het Deep Seek Coder v2-model door het te testen op verschillende codetaken:

Fibonacci-reeksgenerator

Het model was in staat om correct een Python-functie te genereren om de Fibonacci-reeks tot het Nth-nummer te berekenen. Het toonde een goed begrip van basale algoritmische concepten en Python-programmering.

Sorteeralgoritme

Het model implementeerde een werkend Quick Sort-algoritme in Java, waarbij het zijn vaardigheid in recursieve programmering en partitioneringslogica toonde. Het was in staat om voorbeeldarrays te sorteren en de gesorteerde resultaten af te drukken.

CRUD-API

Het model genereerde succesvol een complete RESTful-API in Node.js met behulp van Express, waarbij het basisCRUD (Create, Read, Update, Delete)-bewerkingen voor een productresource implementeerde. Het toonde sterke webontwikkelingsvaardigheden, kennis van RESTful-API's en vaardigheid in Node.js en Express.

SQL-query voor data-analyse

Het model leverde een stapsgewijze SQL-query om de 5 beste klanten te vinden die het afgelopen jaar het meeste geld hebben uitgegeven. Het toonde zijn vermogen om data-aggregatie, filtering en sortering in SQL aan te pakken, hoewel het zou hebben geprofiteerd van toegang tot het daadwerkelijke databaseschema en de data.

Training van machine learning-model

Het model genereerde een Python-script om een eenvoudig lineair regressiemodel te trainen met behulp van de scikit-learn-bibliotheek om huizenprijzen te voorspellen. Het dekte de nodige stappen, inclusief data-preprocessing, modeltraining en evaluatie met behulp van de gemiddelde kwadratische fout.

Over het algemeen presteerde het Deep Seek Coder v2-model indrukwekkend op deze diverse codetaken, waarbij het zijn sterke capaciteiten toonde op gebieden als algoritmisch begrip, programmeertaalvaardigheid, webontwikkeling, data-analyse en machine learning. Dit open-source model lijkt een zeer capabel alternatief te zijn voor gesloten-bron modellen zoals GPT-4 Turbo en GPT-4 Omni voor codegebonden taken.

De Deep Seek Coder V2 is een indrukwekkend open-source groot taalmodel dat nauw concurreert met modellen als GPT-4 Turbo en GPT-3.5 Sonic op verschillende codegebonden benchmarks. Dit model heeft zijn mogelijkheden getoond in taken zoals het genereren van de Fibonacci-reeks, het implementeren van sorteeralgoritmen, het bouwen van een eenvoudige REST-API, het schrijven van SQL-queries voor data-analyse en het trainen van een eenvoudig lineair regressiemodel.

De prestaties van het model op deze diverse codeuitdagingen tonen zijn sterke begrip van programmeerconcepten, syntaxis en probleemoplossende vaardigheden. Het is vooral opmerkelijk dat de Deep Seek Coder V2 zelfs het nieuwe LLaMA 3.1 405 miljard parameter model overtreft, wat getuigt van de inspanningen van het team om dit open-source model voortdurend te verbeteren en te verfijnen.

Vergeleken met gesloten-bron modellen zoals GPT-4 Omni, heeft de Deep Seek Coder V2 bewezen een zeer capabel alternatief te zijn, met indrukwekkende resultaten op codegebonden taken. Het succes van dit model benadrukt het potentieel van open-source AI-oplossingen om de mogelijkheden van eigendomsmodellen uit te dagen en zelfs te overtreffen, wat een opwindende ontwikkeling is op het gebied van AI-aangedreven codeassistentie.

Naarmate het Deep Seek-team nieuwe iteraties en updates van dit model blijft uitbrengen, zal het interessant zijn om te zien hoe het evolueert en de kloof met andere grote taalmodellen op het gebied van code-intelligentie mogelijk verder vergroot. Voor ontwikkelaars en onderzoekers die de mogelijkheden van open-source AI in codering willen verkennen, is de Deep Seek Coder V2 ongetwijfeld een model dat het overwegen en experimenteren waard is.