Dalam bidang kecerdasan buatan yang berkembang pesat, model bahasa besar (LLM) telah memberi kesan ketara kepada pelbagai domain, termasuk pembangunan perisian. Antara kemajuan terkini ialah DeepSeek-Coder V2, model bahasa kod sumber terbuka yang dibangunkan oleh DeepSeek, sebuah syarikat AI China. Model ini bertujuan untuk merapatkan jurang antara model sumber terbuka dan sumber tertutup dalam perisikan kod.
Apakah DeepSeek-Coder V2?
DeepSeek-Coder V2 ialah model bahasa kod Mixture-of-Experts (MoE) sumber terbuka yang direka untuk melaksanakan tugas yang berkaitan dengan penjanaan dan pemahaman kod. Ia dilatih lebih lanjut daripada pusat pemeriksaan perantaraan DeepSeek-V2 dengan tambahan 6 trilion token, meningkatkan keupayaan pengekodan dan penaakulan matematiknya sambil mengekalkan prestasi yang setanding dalam tugasan bahasa umum.
Ciri Utama dan Inovasi
Sokongan Bahasa yang Diperluaskan
DeepSeek-Coder V2 telah meluaskan sokongannya untuk bahasa pengaturcaraan dengan ketara, meningkat daripada 86 kepada 338 bahasa. Ini meluaskan kebolehgunaannya merentas pelbagai persekitaran dan projek pengekodan.
Panjang Konteks Lanjutan
Panjang konteks model telah dilanjutkan daripada token 16K kepada 128K, membolehkannya mengendalikan pangkalan kod yang lebih besar dan tugas yang lebih kompleks tanpa kehilangan konteks.
Latihan Lanjutan:
Dilatih lebih lanjut dari pusat pemeriksaan perantaraan DeepSeek-V2 dengan tambahan 6 trilion token, meningkatkan keupayaan pengekodan dan penaakulan matematiknya.
Penandaarasan dan Metrik Prestasi
DeepSeek-Coder V2 telah mencapai hasil yang mengagumkan merentasi pelbagai penanda aras:
- HumanEval: 90.2% ketepatan, menunjukkan kecekapan tinggi dalam menjana coretan kod berfungsi.
- MBPP+: 76.2% ketepatan, mencerminkan keupayaan pemahaman kod yang kukuh.
- MATH: 75.7% ketepatan, mempamerkan penaakulan matematik yang mantap dalam konteks kod .
Metrik ini menekankan keberkesanan model dalam penjanaan dan pemahaman kod.
Senibina Teknikal
Campuran Pakar (KPM)
DeepSeek-Coder V2 menggunakan seni bina Mixture-of-Experts, yang membenarkan model untuk mengaktifkan hanya subset parameternya untuk setiap input, meningkatkan kecekapan dan kebolehskalaan.
Perhatian Terpendam Berbilang Kepala (MLA)
Model ini menggunakan Perhatian Terpendam Berbilang Kepala, mekanisme yang memampatkan cache Nilai-Kekunci menjadi vektor terpendam, mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan kelajuan inferens.
Varian Model dan Spesifikasi
DeepSeek-Coder V2 tersedia dalam beberapa konfigurasi untuk memenuhi keperluan yang berbeza:
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base: Jumlah parameter 16B, parameter aktif 2.4B, panjang konteks 128K.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct: Jumlah parameter 16B, parameter aktif 2.4B, panjang konteks 128K.
- DeepSeek-Coder-V2-Base: Jumlah parameter 236B, parameter aktif 21B, panjang konteks 128K.
- DeepSeek-Coder-V2-Instruct: Jumlah parameter 236B, parameter aktif 21B, panjang konteks 128K.
Varian ini membolehkan pengguna memilih model yang paling sesuai dengan sumber pengiraan dan keperluan aplikasi mereka.
Aplikasi praktikal
DeepSeek-Coder V2 boleh disepadukan ke dalam pelbagai alatan pembangunan dan persekitaran untuk membantu penjanaan, penyiapan dan pemahaman kod. Sokongannya untuk pelbagai bahasa pengaturcaraan dan pengendalian konteks lanjutan menjadikannya sesuai untuk projek perisian yang kompleks.
Penjanaan dan Penyiapan Kod
DeepSeek-Coder V2 cemerlang dalam menjana dan melengkapkan coretan kod merentas pelbagai bahasa pengaturcaraan. Tetingkap konteks lanjutannya membolehkannya mempertimbangkan konteks kod yang lebih luas, menghasilkan penjanaan kod yang lebih tepat dan berkaitan kontekstual.
Terjemahan Kod
Dengan sokongan untuk 338 bahasa pengaturcaraan, model ini boleh menterjemah kod dari satu bahasa ke bahasa lain dengan berkesan, memudahkan kesalingoperasian dan usaha pemodenan pangkalan kod.
Dokumentasi Automatik
Pemahaman model tentang struktur dan logik kod membolehkannya menjana dokumentasi yang komprehensif, membantu dalam kebolehselenggaraan kod dan pemindahan pengetahuan.
Alat Pendidikan
DeepSeek-Coder V2 boleh berfungsi sebagai pembantu pendidikan, membantu pelajar memahami konsep pengekodan, kod nyahpepijat dan mempelajari bahasa pengaturcaraan baharu melalui contoh interaktif.
Perlaksanaan Praktikal
Pemasangan dan Persediaan
Untuk menggunakan DeepSeek-Coder V2, pastikan perpustakaan yang diperlukan dipasang:
bashpip install torch transformers
Memuatkan Model dan Tokenizer
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
Kod Penjanaan
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)
Coretan kod ini menunjukkan cara untuk menggesa DeepSeek-Coder V2 untuk menjana pelaksanaan Python bagi algoritma quicksort .
Kesimpulan
DeepSeek-Coder V2 mewakili kemajuan ketara dalam model kecerdasan kod sumber terbuka, menawarkan keupayaan yang dipertingkatkan dalam penjanaan dan pemahaman kod. Inovasi teknikalnya, seperti seni bina Mixture-of-Experts dan Multi-Head Latent Attention, menyumbang kepada kecekapan dan prestasinya. Sebagai model sumber terbuka, ia menyediakan alat yang boleh diakses untuk pembangun dan penyelidik yang bertujuan untuk memanfaatkan AI dalam pembangunan perisian.
Bermula
Pembangun boleh mengakses API DeepSeek R1 and API DeepSeek V3 melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai keupayaan model di Taman Permainan dan rujuk Panduan API untuk arahan terperinci. Harap maklum bahawa sesetengah pembangun mungkin perlu mengesahkan organisasi mereka sebelum menggunakan model tersebut.
