Қарқынды дамып келе жатқан жасанды интеллект саласында үлкен тілдік модельдер (LLM) әртүрлі домендерге, соның ішінде бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге айтарлықтай әсер етті. Соңғы жетістіктердің бірі DeepSeek-Coder V2, қытайлық AI компаниясы DeepSeek әзірлеген ашық бастапқы кодты тіл үлгісі. Бұл модель кодтық интеллекттегі ашық бастапқы және жабық бастапқы модельдер арасындағы алшақтықты жоюға бағытталған.
DeepSeek-Coder V2 дегеніміз не?
DeepSeek-Coder V2 – кодты генерациялауға және түсінуге қатысты тапсырмаларды орындауға арналған ашық бастапқы коды сарапшылар қоспасы (ММ) код тілі үлгісі. Ол қосымша 2 триллион таңбалауышы бар DeepSeek-V6 аралық бақылау пунктінен алдын ала дайындалып, жалпы тіл тапсырмаларындағы салыстырмалы өнімділікті сақтай отырып, оның кодтау және математикалық пайымдау мүмкіндіктерін жақсартады.
Негізгі мүмкіндіктер мен инновациялар
Кеңейтілген тілді қолдау
DeepSeek-Coder V2 бағдарламалау тілдерін қолдауды айтарлықтай кеңейтіп, 86 тілден 338 тілге дейін өсті. Бұл оның әртүрлі кодтау орталары мен жобаларында қолданылуын кеңейтеді.
Кеңейтілген контекст ұзындығы
Модельдің мәтінмәндік ұзындығы 16K-дан 128K таңбалауыштарға дейін ұзартылды, бұл оған контекстті жоғалтпай үлкенірек кодтық базаларды және күрделірек тапсырмаларды өңдеуге мүмкіндік береді.
Кеңейтілген оқыту:
Қосымша 2 триллион таңбалауышы бар DeepSeek-V6 аралық бақылау пунктінен алдын ала оқытылды, оның кодтау және математикалық ойлау мүмкіндіктерін арттырады.
Бенчмаркинг және өнімділік көрсеткіштері
DeepSeek-Coder V2 әртүрлі көрсеткіштер бойынша әсерлі нәтижелерге қол жеткізді:
- HumanEval: 90.2% дәлдік, функционалды код үзінділерін жасауда жоғары біліктілікті көрсетеді.
- MBPP+: 76.2% дәлдік, күшті кодты түсіну мүмкіндіктерін көрсетеді.
- MATH: 75.7% дәлдік, код контекстінде сенімді математикалық пайымдауды көрсетеді.
Бұл көрсеткіштер модельдің кодты жасаудағы және түсінудегі тиімділігін көрсетеді.
Техникалық архитектура
Сарапшылар қоспасы (ММ)
DeepSeek-Coder V2 сарапшылар қоспасы архитектурасын пайдаланады, ол модельге әрбір кіріс үшін оның параметрлерінің ішкі жиынын ғана белсендіруге мүмкіндік береді, тиімділік пен ауқымдылықты жақсартады.
Көп басты жасырын назар (MLA)
Модель жадты пайдалануды азайтатын және шығару жылдамдығын арттыра отырып, Кілт-мән кэшін жасырын векторға қысатын механизм болып табылатын Multi-Head Latent Attention пайдаланады.
Модель нұсқалары және техникалық сипаттамалары
DeepSeek-Coder V2 әртүрлі талаптарды қанағаттандыру үшін бірнеше конфигурацияда қол жетімді:
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base: 16B жалпы параметрлер, 2.4B белсенді параметрлер, 128K мәтінмән ұзындығы.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-нұсқау: 16B жалпы параметрлер, 2.4B белсенді параметрлер, 128K мәтінмән ұзындығы.
- DeepSeek-Coder-V2-Base: 236B жалпы параметрлер, 21B белсенді параметрлер, 128K мәтінмән ұзындығы.
- DeepSeek-Coder-V2-нұсқау: 236B жалпы параметрлер, 21B белсенді параметрлер, 128K мәтінмән ұзындығы.
Бұл нұсқалар пайдаланушыларға олардың есептеу ресурстары мен қолданбалы қажеттіліктеріне сәйкес келетін үлгіні таңдауға мүмкіндік береді.
Тәжірибелік қосымшалар
DeepSeek-Coder V2 кодты құруға, аяқтауға және түсінуге көмектесу үшін әртүрлі әзірлеу құралдары мен орталарына біріктірілуі мүмкін. Бағдарламалау тілдерінің кең ауқымын қолдауы және кеңейтілген мәтінмәндік өңдеу оны күрделі бағдарламалық жобалар үшін қолайлы етеді.
Кодты жасау және аяқтау
DeepSeek-Coder V2 әртүрлі бағдарламалау тілдерінде код үзінділерін жасауда және аяқтауда жақсы. Оның кеңейтілген мәтінмәндік терезесі оған кеңірек код контекстерін қарастыруға мүмкіндік береді, нәтижесінде дәлірек және мәтінмәндік сәйкес код генерацияланады.
Код аудармасы
338 бағдарламалау тілін қолдау арқылы модель кодты бір тілден екіншісіне тиімді аудара алады, бұл өзара әрекеттестік пен код базасын модернизациялау әрекеттерін жеңілдетеді.
Автоматтандырылған құжаттама
Модельдің код құрылымдары мен логикасын түсінуі оған кешенді құжаттаманы жасауға мүмкіндік береді, бұл кодтың сақталуына және білімді тасымалдауға көмектеседі.
Оқу құралы
DeepSeek-Coder V2 интерактивті мысалдар арқылы оқушыларға кодтау тұжырымдамаларын түсінуге, кодты жөндеуге және жаңа бағдарламалау тілдерін үйренуге көмектесетін білім беру көмекшісі ретінде қызмет ете алады.
Практикалық іске асыру
Орнату және орнату
DeepSeek-Coder V2 пайдалану үшін қажетті кітапханалардың орнатылғанын тексеріңіз:
bashpip install torch transformers
Үлгі мен токенизаторды жүктеу
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
Кодты жасау
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)
Бұл код үзіндісі DeepSeek-Coder V2 жылдам сұрыптау алгоритмінің Python іске асырылуын жасауды қалай сұрау керектігін көрсетеді.
қорытынды
DeepSeek-Coder V2 кодты генерациялау мен түсінуде кеңейтілген мүмкіндіктерді ұсына отырып, ашық бастапқы кодты интеллект үлгілеріндегі елеулі прогресті білдіреді. Оның «Сарапшылар қоспасы» архитектурасы және «Көп басты жасырын назар» сияқты техникалық жаңалықтары оның тиімділігі мен өнімділігіне ықпал етеді. Ашық бастапқы модель ретінде ол бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуде AI-ны қолдануды мақсат ететін әзірлеушілер мен зерттеушілер үшін қол жетімді құралды ұсынады.
Басталу
Әзірлеушілер қол жеткізе алады DeepSeek R1 API және DeepSeek V3 API арқылы CometAPI. Бастау үшін ойын алаңында модельдің мүмкіндіктерін зерттеп, кеңес алыңыз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Кейбір әзірлеушілер үлгіні пайдаланбас бұрын ұйымын тексеру қажет болуы мүмкін екенін ескеріңіз.