Глубокий поисковый кодировщик v2 - это впечатляющая открытая крупная языковая модель, которая близко конкурирует с GPT-4 Turbo и находится на одном уровне с GPT-3.5 Sonet по различным показателям. Эта модель постоянно обновляется командой Deep Seek, при этом еженедельно выпускаются новые API, модель чата для вызова функций и функции завершения чата.

Особенно примечательна производительность модели на лидерской доске Big Bench Coder, которая оценивает крупные языковые модели на практических и сложных программных задачах. Deep Seek Coder v2 в настоящее время является лучшей моделью, демонстрируя свои исключительные возможности в области интеллекта кода.

По сравнению с другими открытыми моделями, такими как новая модель LLaMA 3.1 с 405 миллиардами параметров, Deep Seek Coder v2 намного опережает их, демонстрируя свое превосходство в области задач, основанных на кодировании.

Производительность модели на лидерской доске AER (AI Pair Programmer) еще больше укрепляет ее позицию как лучшей открытой крупной языковой модели, основанной на кодировании. Она немного опережает модель GPT-4 Omni и немного отстает от модели GPT-3.5 Sonet в плане генерации кода, редактирования и других задач, связанных с кодом.

Deep Seek Coder v2 - это открытая смесь экспертных моделей языка кода, которая достигает производительности, сопоставимой с GPT-4 Turbo и GPT-4 Omni в задачах, связанных с кодом. Она была дополнительно предварительно обучена с промежуточной контрольной точки Deep Seek v2 с дополнительными 6 триллионами токенов, поддерживая до 338 языков программирования и окно контекста 128K.

В целом, Deep Seek Coder v2 - это лучшая открытая крупная языковая модель, основанная на кодировании, которая преодолевает барьер закрытых моделей в области интеллекта кода. Ее впечатляющая производительность по различным показателям и постоянные обновления делают ее привлекательным выбором для разработчиков и исследователей, работающих над задачами, связанными с кодом.

Действительно впечатляет, что версия 2 кодировщика Deep Seek демонстрирует превосходные результаты в различных тестах. Она вполне сопоставима с многими из этих моделей в различных тестах, таких как Codeeval, MBPP, MathGSM, AER и многих других. Это просто показывает, насколько впечатляющей является эта модель по сравнению с закрытыми моделями, такими как GPT-4 Omni, Chinchilla и многими другими.

По моему мнению, это лучшая модель по сравнению с другими открытыми моделями. Версия 2 кодировщика Deep Seek близко конкурирует с моделью GPT-4 Turbo и находится на одном уровне с GPT-3.5 Sonnet в лидерской доске Big Bench Coder. Эта оценка показывает, что эта новая модель является лучшей открытой крупной языковой моделью, основанной на кодировании, превосходя даже новую модель Llama 3.1 с 405 миллиардами параметров.

Версия 2 кодировщика Deep Seek была дополнительно предварительно обучена с промежуточной контрольной точки Deep Seek V2 с дополнительными 6 триллионами токенов. Она поддерживает до 338 языков программирования и имеет окно контекста 128K, что очень хорошо. По моему мнению, это действительно лучшая открытая крупная языковая модель, основанная на кодировании, на сегодняшний день.

Давайте погрузимся в возможности модели Deep Seek Coder v2, протестировав ее на различных задачах, связанных с кодированием:

Генератор последовательности Фибоначчи

Модель смогла правильно сгенерировать функцию на Python для вычисления последовательности Фибоначчи до N-го числа. Она продемонстрировала хорошее понимание базовых алгоритмических концепций и программирования на Python.

Алгоритм сортировки

Модель реализовала работающий алгоритм быстрой сортировки на Java, демонстрируя свое мастерство в рекурсивном программировании и логике разбиения. Она смогла отсортировать примерные массивы и вывести отсортированные результаты.

API CRUD

Модель успешно сгенерировала полноценное RESTful API на Node.js с использованием Express, реализовав базовые операции CRUD (Create, Read, Update, Delete) для ресурса продукта. Она продемонстрировала сильные навыки веб-разработки, знание RESTful API и профессионализм в Node.js и Express.

SQL-запрос для анализа данных

Модель предоставила пошаговый SQL-запрос для поиска 5 лучших клиентов, потративших больше всего денег за последний год. Она показала свою способность справляться с агрегацией данных, фильтрацией и сортировкой в SQL, хотя ей бы пригодилась информация о реальной схеме базы данных и данных.

Обучение модели машинного обучения

Модель сгенерировала скрипт на Python для обучения простой модели линейной регрессии с использованием библиотеки scikit-learn для прогнозирования цен на дома. Она охватила необходимые шаги, включая предварительную обработку данных, обучение модели и оценку с использованием средней квадратичной ошибки.

В целом, модель Deep Seek Coder v2 впечатляюще справилась с этими разнообразными задачами, связанными с кодированием, демонстрируя свои сильные возможности в областях, таких как понимание алгоритмов, владение языками программирования, веб-разработка, анализ данных и машинное обучение. Эта открытая модель, похоже, является весьма способной альтернативой закрытым моделям, таким как GPT-4 Turbo и GPT-4 Omni, для задач, связанных с кодом.

Deep Seek Coder V2 - это впечатляющая открытая крупная языковая модель, которая близко конкурирует с такими моделями, как GPT-4 Turbo и GPT-3.5 Sonic, в различных тестах, связанных с кодированием. Эта модель продемонстрировала свои возможности в задачах, таких как генерация последовательности Фибоначчи, реализация алгоритмов сортировки, построение базового REST API, написание SQL-запросов для анализа данных и обучение простой модели линейной регрессии.

Производительность модели в этих разнообразных задачах, связанных с кодированием, демонстрирует ее сильное понимание концепций программирования, синтаксиса и способности решать задачи. Особенно примечательно, что Deep Seek Coder V2 превосходит даже новую модель LLaMA 3.1 с 405 миллиардами параметров, что является свидетельством усилий команды по непрерывному улучшению и совершенствованию этой открытой модели.

По сравнению с закрытыми моделями, такими как GPT-4 Omni, Deep Seek Coder V2 доказал, что является весьма способной альтернативой, демонстрируя впечатляющие результаты в задачах, связанных с кодом. Успех этой модели подчеркивает потенциал открытых решений на основе искусственного интеллекта, чтобы бросить вызов и даже превзойти возможности проприетарных моделей, что является захватывающим событием в области помощи в кодировании на основе ИИ.

По мере того, как команда Deep Seek будет выпускать новые версии и обновления этой модели, будет интересно наблюдать, как она будет развиваться и потенциально увеличивать разрыв с другими крупными языковыми моделями в области интеллекта кода. Для разработчиков и исследователей, стремящихся изучить возможности открытого ИИ в кодировании, Deep Seek Coder V2 несомненно является моделью, достойной рассмотрения и экспериментирования.