빠르게 발전하는 인공지능 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)은 소프트웨어 개발을 포함한 다양한 분야에 큰 영향을 미쳤습니다. 최근 발전된 기술 중 하나는 중국 AI 기업 DeepSeek에서 개발한 오픈소스 코드 언어 모델인 DeepSeek-Coder V2입니다. 이 모델은 코드 인텔리전스 분야에서 오픈소스 모델과 폐쇄소스 모델 간의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.
DeepSeek-Coder V2란 무엇인가요?
DeepSeek-Coder V2는 코드 생성 및 이해와 관련된 작업을 수행하도록 설계된 오픈 소스 전문가 혼합(MoE) 코드 언어 모델입니다. DeepSeek-V2의 중간 체크포인트에서 6조 개의 토큰을 추가로 사전 학습하여 코딩 및 수학적 추론 기능을 향상하는 동시에 일반 언어 작업에서도 유사한 성능을 유지합니다.
주요 기능 및 혁신
확장된 언어 지원
DeepSeek-Coder V2는 프로그래밍 언어 지원을 86개에서 338개로 대폭 확대했습니다. 이를 통해 다양한 코딩 환경과 프로젝트에 적용 가능성이 더욱 넓어졌습니다.
확장된 컨텍스트 길이
모델의 컨텍스트 길이가 16K 토큰에서 128K 토큰으로 확장되어 컨텍스트를 잃지 않고 더 큰 코드베이스와 더 복잡한 작업을 처리할 수 있게 되었습니다.
연장 교육:
DeepSeek-V2의 중간 체크포인트에서 추가로 6조 토큰을 사전 학습하여 코딩 및 수학적 추론 기능을 강화했습니다.
벤치마킹 및 성과 지표
DeepSeek-Coder V2는 다양한 벤치마크에서 인상적인 결과를 달성했습니다.
- 인간평가: 정확도는 90.2%로 기능적 코드 조각을 생성하는 데 높은 능숙성을 나타냅니다.
- MBPP+: 정확도는 76.2%로, 강력한 코드 이해 능력을 보여줍니다.
- 수학: 75.7%의 정확도로 코드 컨텍스트 내에서 강력한 수학적 추론을 보여줍니다.
이러한 측정항목은 코드 생성과 이해 측면에서 모델의 효율성을 강조합니다.
기술 아키텍처
전문가 혼합(MoE)
DeepSeek-Coder V2는 Mixture-of-Experts 아키텍처를 채택하여 모델이 각 입력에 대해 매개변수의 하위 집합만 활성화할 수 있도록 하여 효율성과 확장성을 향상시킵니다.
다중 헤드 잠재 주의(MLA)
이 모델은 키-값 캐시를 잠재 벡터로 압축하여 메모리 사용량을 줄이고 추론 속도를 향상시키는 메커니즘인 Multi-Head Latent Attention을 활용합니다.
모델 변형 및 사양
DeepSeek-Coder V2는 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 여러 가지 구성으로 제공됩니다.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base: 총 매개변수 16B, 활성 매개변수 2.4B, 컨텍스트 길이 128K.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct: 총 매개변수 16B, 활성 매개변수 2.4B, 컨텍스트 길이 128K.
- DeepSeek-Coder-V2-Base: 총 매개변수 236B, 활성 매개변수 21B, 컨텍스트 길이 128K.
- DeepSeek-Coder-V2-Instruct: 총 매개변수 236B, 활성 매개변수 21B, 컨텍스트 길이 128K.
이러한 변형을 통해 사용자는 자신의 컴퓨팅 리소스와 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.
실제 응용 프로그램
DeepSeek-Coder V2는 다양한 개발 도구 및 환경에 통합되어 코드 생성, 완성 및 이해를 지원합니다. 다양한 프로그래밍 언어와 확장된 컨텍스트 처리를 지원하여 복잡한 소프트웨어 프로젝트에 적합합니다.
코드 생성 및 완성
DeepSeek-Coder V2는 다양한 프로그래밍 언어에서 코드 스니펫을 생성하고 완성하는 데 탁월합니다. 확장된 컨텍스트 창을 통해 더 광범위한 코드 컨텍스트를 고려하여 더욱 정확하고 맥락적으로 관련성 있는 코드를 생성합니다.
코드 번역
338개의 프로그래밍 언어를 지원하므로, 이 모델은 한 언어에서 다른 언어로 코드를 효과적으로 번역하여 상호 운용성과 코드베이스 현대화를 용이하게 해줍니다.
자동화된 문서화
이 모델은 코드 구조와 논리를 이해하여 포괄적인 문서를 생성하고, 이를 통해 코드 유지 관리와 지식 전달에 도움이 됩니다.
교육 도구
DeepSeek-Coder V2는 교육 보조 도구로 활용될 수 있으며, 학습자가 코딩 개념을 이해하고, 코드를 디버깅하고, 대화형 예제를 통해 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 데 도움을 줍니다.
실용적인 구현
설치 및 설정
DeepSeek-Coder V2를 활용하려면 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요.
bashpip install torch transformers
모델 및 토크나이저 로딩
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
코드 생성
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)
이 코드 조각은 DeepSeek-Coder V2가 퀵소트 알고리즘의 Python 구현을 생성하는 방법을 보여줍니다.
결론
DeepSeek-Coder V2는 오픈소스 코드 인텔리전스 모델에 있어 상당한 발전을 이루었으며, 코드 생성 및 이해에 있어 향상된 기능을 제공합니다. Mixture-of-Experts 아키텍처 및 Multi-Head Latent Attention과 같은 기술 혁신은 효율성과 성능 향상에 기여합니다. 오픈소스 모델로서, 소프트웨어 개발에 AI를 활용하고자 하는 개발자와 연구자들에게 접근성 높은 도구를 제공합니다.
시작 가이드
개발자는 액세스할 수 있습니다 딥시크 R1 API 및 딥시크 V3 API 을 통하여 코멧API시작하려면 Playground에서 모델의 기능을 탐색하고 다음을 참조하세요. API 가이드 자세한 지침은 를 참조하세요. 일부 개발자는 모델을 사용하기 전에 소속 기관을 확인해야 할 수도 있습니다.