Mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở Deep Seek Coder v2 là một mô hình ấn tượng, đang cạnh tranh gần với GPT-4 Turbo và tương đương với GPT-3.5 Sonet trong các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau. Mô hình này đã được nhóm Deep Seek liên tục cập nhật, với các tính năng API mới, mô hình trò chuyện để gọi hàm và hoàn thành trò chuyện được phát hành hàng tuần.

Thành tích của mô hình trên bảng xếp hạng Big Bench Coder, đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn trên các tác vụ lập trình thực tế và đầy thách thức, đặc biệt đáng chú ý. Deep Seek Coder v2 hiện là mô hình có thành tích cao nhất, thể hiện khả năng xuất sắc của nó trong lĩnh vực trí tuệ mã.

So với các mô hình mã nguồn mở khác như mô hình LLaMA 3.1 405 tỷ tham số mới, Deep Seek Coder v2 đang vượt xa, chứng minh sự ưu việt của nó trong lĩnh vực các tác vụ dựa trên lập trình.

Thành tích của mô hình trên bảng xếp hạng AER (AI Pair Programmer) càng khẳng định vị trí của nó là mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên lập trình tốt nhất mã nguồn mở. Nó hơi vượt trội so với mô hình GPT-4 Omni và hơi kém so với mô hình GPT-3.5 Sonet trong việc tạo, chỉnh sửa mã và các tác vụ cụ thể về mã.

Deep Seek Coder v2 là một mô hình ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở kết hợp các chuyên gia, đạt hiệu suất tương đương với GPT-4 Turbo và GPT-4 Omni trong các tác vụ cụ thể về mã. Nó đã được tiền huấn luyện thêm từ checkpoint trung gian của Deep Seek v2 với 6 nghìn tỷ token bổ sung, hỗ trợ tới 338 ngôn ngữ lập trình và cửa sổ ngữ cảnh 128K.

Nói chung, Deep Seek Coder v2 là mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên lập trình mã nguồn mở tốt nhất hiện có, phá vỡ rào cản của các mô hình nguồn đóng trong trí tuệ mã. Thành tích ấn tượng trên các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau và các bản cập nhật liên tục của nó khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu làm việc với các tác vụ liên quan đến mã.

Thật ấn tượng khi thấy rằng Phiên bản 2 của Mô hình Deep Seek Coder đang đạt được những hiệu suất vượt trội trong các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau. Nó tương đương với nhiều mô hình khác trong các tiêu chuẩn như Codeeval, MBPP, MathGSM, AER và nhiều tiêu chuẩn khác. Điều này chỉ ra sự ấn tượng của mô hình này so với các mô hình nguồn đóng như GPT-4 Omni, Chinchilla và nhiều mô hình khác.

Theo ý kiến của tôi, đây là mô hình tốt nhất so với các mô hình mã nguồn mở khác. Phiên bản 2 của Mô hình Deep Seek Coder đang cạnh tranh gần với mô hình GPT-4 Turbo và tương đương với mô hình GPT-3.5 Sonnet trên bảng xếp hạng Big Bench Coder. Đánh giá này cho thấy mô hình mới này là mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên lập trình mã nguồn mở tốt nhất, vượt trội cả mô hình LLaMA 3.1 405 tỷ tham số mới.

Phiên bản 2 của Mô hình Deep Seek Coder đã được tiền huấn luyện thêm từ checkpoint trung gian của Deep Seek V2, với 6 nghìn tỷ token bổ sung. Nó hỗ trợ tới 338 ngôn ngữ lập trình và có cửa sổ ngữ cảnh 128K, điều này rất tuyệt. Theo ý kiến của tôi, đây thực sự là mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên lập trình mã nguồn mở tốt nhất cho đến nay.

Hãy cùng khám phá các khả năng của mô hình Deep Seek Coder v2 bằng cách kiểm tra nó trên các tác vụ lập trình khác nhau:

Bộ tạo Dãy Fibonacci

Mô hình đã có thể tạo ra một hàm Python chính xác để tính dãy Fibonacci lên đến số thứ N. Nó thể hiện sự hiểu biết tốt về các khái niệm thuật toán cơ bản và lập trình Python.

Thuật toán Sắp xếp

Mô hình đã triển khai một thuật toán Quick Sort hoạt động trong Java, thể hiện sự thành thạo trong lập trình đệ quy và logic phân vùng. Nó có thể sắp xếp các mảng ví dụ và in ra kết quả đã sắp xếp.

API CRUD

Mô hình đã tạo thành công một API RESTful hoàn chỉnh bằng Node.js sử dụng Express, triển khai các thao tác CRUD (Tạo, Đọc, Cập nhật, Xóa) cơ bản cho một tài nguyên sản phẩm. Nó thể hiện kỹ năng phát triển web mạnh mẽ, kiến thức về API RESTful và thành thạo trong Node.js và Express.

Truy vấn SQL để Phân tích Dữ liệu

Mô hình đã cung cấp một truy vấn SQL từng bước để tìm ra 5 khách hàng chi tiêu nhiều nhất trong năm qua. Nó thể hiện khả năng xử lý tổng hợp dữ liệu, lọc và sắp xếp trong SQL, mặc dù sẽ được hưởng lợi nhiều hơn nếu có quyền truy cập vào lược đồ cơ sở dữ liệu và dữ liệu thực tế.

Huấn luyện Mô hình Học máy

Mô hình đã tạo ra một kịch bản Python để huấn luyện một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản sử dụng thư viện scikit-learn để dự đoán giá nhà. Nó bao gồm các bước cần thiết, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá sử dụng sai số bình phương trung bình.

Nói chung, mô hình Deep Seek Coder v2 đã thể hiện ấn tượng trên các tác vụ lập trình đa dạng này, thể hiện khả năng mạnh mẽ trong các lĩnh vực như hiểu biết thuật toán, thành thạo ngôn ngữ lập trình, phát triển web, phân tích dữ liệu và học máy. Mô hình mã nguồn mở này dường như là một lựa chọn rất có khả năng thay thế cho các mô hình nguồn đóng như GPT-4 Turbo và GPT-4 Omni trong các tác vụ liên quan đến mã.

Mô hình Deep Seek Coder V2 là một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở ấn tượng, đang cạnh tranh gần với các mô hình như GPT-4 Turbo và GPT-3.5 Sonic trong các tiêu chuẩn đánh giá liên quan đến lập trình. Mô hình này đã thể hiện khả năng của nó trong các tác vụ như tạo dãy Fibonacci, triển khai các thuật toán sắp xếp, xây dựng một API REST cơ bản, viết truy vấn SQL để phân tích dữ liệu và huấn luyện một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.

Thành tích của mô hình trên các thách thức lập trình đa dạng này thể hiện sự hiểu biết mạnh mẽ về các khái niệm lập trình, cú pháp và khả năng giải quyết vấn đề. Đáng chú ý là mô hình Deep Seek Coder V2 vượt trội cả mô hình LLaMA 3.1 405 tỷ tham số mới, điều này là minh chứng cho nỗ lực của nhóm trong việc liên tục cải thiện và hoàn thiện mô hình mã nguồn mở này.

So với các mô hình nguồn đóng như GPT-4 Omni, mô hình Deep Seek Coder V2 đã chứng minh là một lựa chọn rất có khả năng, mang lại kết quả ấn tượng trong các tác vụ liên quan đến mã. Thành công của mô hình này nổi bật tiềm năng của các giải pháp AI mã nguồn mở để thách thức và thậm chí vượt qua khả năng của các mô hình độc quyền, tạo nên một sự phát triển đáng chú ý trong lĩnh vực hỗ trợ lập trình bằng AI.

Khi nhóm Deep Seek tiếp tục phát hành các phiên bản và bản cập nhật mới cho mô hình này, sẽ rất thú vị để theo dõi sự phát triển và tiềm năng của nó trong việc mở rộng khoảng cách với các mô hình ngôn ngữ lớn khác trong lĩnh vực trí tuệ mã. Đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn khám phá khả năng của AI mã nguồn mở trong lập trình, mô hình Deep Seek Coder V2 chắc chắn là một mô hình đáng được xem xét và thử nghiệm.