急速に進化する人工知能分野において、大規模言語モデル（LLM）はソフトウェア開発を含む様々な分野に大きな影響を与えています。最新の進歩の一つとして、中国のAI企業DeepSeekが開発したオープンソースのコード言語モデル「DeepSeek-Coder V2」が挙げられます。このモデルは、コードインテリジェンスにおけるオープンソースモデルとクローズドソースモデル間のギャップを埋めることを目指しています。
DeepSeek-Coder V2 とは何ですか?
DeepSeek-Coder V2は、コード生成と理解に関連するタスクを実行するために設計されたオープンソースのMixture-of-Experts（MoE）コード言語モデルです。DeepSeek-V2の中間チェックポイントから6兆トークンを追加して事前学習することで、一般的な言語タスクにおいて同等のパフォーマンスを維持しながら、コーディング能力と数学的推論能力を強化しています。
主な機能と革新
拡張された言語サポート
DeepSeek-Coder V2では、サポートするプログラミング言語が大幅に拡張され、86言語から338言語に増加しました。これにより、様々なコーディング環境やプロジェクトへの適用範囲が広がります。
拡張コンテキスト長
モデルのコンテキストの長さが 16K トークンから 128K トークンに拡張され、コンテキストを失うことなく、より大きなコードベースとより複雑なタスクを処理できるようになりました。
延長トレーニング:
さらに 2 兆個のトークンを追加して DeepSeek-V6 の中間チェックポイントから事前トレーニングし、コーディングと数学的推論の能力を強化しました。
ベンチマークとパフォーマンス指標
DeepSeek-Coder V2 は、さまざまなベンチマークで素晴らしい結果を達成しました。
- HumanEval: 90.2% の精度。機能的なコード スニペットを生成する能力が高いことを示しています。
- MBPP+: 76.2% の精度。強力なコード理解能力を反映しています。
- 数学: 75.7% の精度。コード コンテキスト内での堅牢な数学的推論を示しています。
これらのメトリックは、コード生成と理解の両方におけるモデルの有効性を強調します。
テクニカルアーキテクチャ
専門家の混合（MoE）
DeepSeek-Coder V2 は、Mixture-of-Experts アーキテクチャを採用しており、モデルが各入力に対してパラメータのサブセットのみをアクティブ化できるため、効率性とスケーラビリティが向上します。
マルチヘッド潜在的注意 (MLA)
このモデルは、キー値キャッシュを潜在ベクトルに圧縮してメモリ使用量を削減し、推論速度を向上させるメカニズムである Multi-Head Latent Attention を活用しています。
モデルバリエーションと仕様
DeepSeek-Coder V2 は、さまざまな要件に対応するためにいくつかの構成で提供されています。
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-ベース: 合計パラメータ 16B、アクティブパラメータ 2.4B、コンテキスト長 128K。
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct: 合計パラメータ 16B、アクティブパラメータ 2.4B、コンテキスト長 128K。
- DeepSeek-Coder-V2-ベース: 合計パラメータ 236B、アクティブパラメータ 21B、コンテキスト長 128K。
- DeepSeek-Coder-V2-命令: 合計パラメータ 236B、アクティブパラメータ 21B、コンテキスト長 128K。
これらのバリアントにより、ユーザーは計算リソースとアプリケーションのニーズに最適なモデルを選択できます。
実用化
DeepSeek-Coder V2は、様々な開発ツールや環境に統合でき、コード生成、補完、そして理解を支援します。幅広いプログラミング言語をサポートし、拡張されたコンテキスト処理機能を備えているため、複雑なソフトウェアプロジェクトにも最適です。
コードの生成と完成
DeepSeek-Coder V2は、様々なプログラミング言語におけるコードスニペットの生成と補完に優れています。拡張されたコンテキストウィンドウにより、より広範なコードコンテキストを考慮できるため、より正確でコンテキストに適したコード生成が可能になります。
コード変換
このモデルは 338 種類のプログラミング言語をサポートしており、コードをある言語から別の言語に効果的に変換できるため、相互運用性とコードベースの近代化の取り組みが容易になります。
自動化されたドキュメント
モデルはコード構造とロジックを理解しているため、包括的なドキュメントを生成でき、コードの保守性と知識の伝達に役立ちます。
教育ツール
DeepSeek-Coder V2 は教育アシスタントとして機能し、学習者がコーディングの概念を理解し、コードをデバッグし、インタラクティブな例を通じて新しいプログラミング言語を学習するのに役立ちます。
実用的な実装
インストールとセットアップ
DeepSeek-Coder V2 を利用するには、必要なライブラリがインストールされていることを確認してください。
bashpip install torch transformers
モデルとトークナイザーの読み込み
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
コードの生成
pythoninput_text = "Write a quicksort algorithm in Python."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
result = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
print(result)
このコード スニペットは、DeepSeek-Coder V2 にクイックソート アルゴリズムの Python 実装を生成するように指示する方法を示しています。
結論
DeepSeek-Coder V2は、オープンソースのコードインテリジェンスモデルにおける大きな進歩であり、コード生成と理解の能力を強化しています。Mixture-of-ExpertsアーキテクチャやMulti-Head Latent Attentionといった技術革新が、その効率性とパフォーマンスの向上に貢献しています。オープンソースモデルとして、ソフトウェア開発におけるAI活用を目指す開発者や研究者にとって、利用しやすいツールを提供します。
スタートガイド
開発者はアクセスできる ディープシークR1API および ディープシークV3API コメットAPIまず、プレイグラウンドでモデルの機能を調べ、 APIガイド 詳細な手順については、こちらをご覧ください。開発者によっては、モデルを使用する前に組織の確認が必要となる場合がありますのでご注意ください。
