ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีผลกระทบต่อโดเมนต่างๆ อย่างมาก รวมถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ หนึ่งในความก้าวหน้าล่าสุดคือ DeepSeek-Coder V2 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาโค้ดโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย DeepSeek บริษัท AI ของจีน โมเดลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลโอเพ่นซอร์สและโมเดลปิดในปัญญาประดิษฐ์
DeepSeek-Coder V2 คืออะไร?
DeepSeek-Coder V2 คือโมเดลภาษาโค้ดแบบโอเพ่นซอร์สที่ผสมผสานระหว่างผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและทำความเข้าใจโค้ด โดยโมเดลนี้ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจากจุดตรวจสอบขั้นกลางของ DeepSeek-V2 ด้วยโทเค็นเพิ่มเติมอีก 6 ล้านล้านโทเค็น ช่วยเพิ่มความสามารถในการเขียนโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้ในงานภาษาทั่วไป
คุณสมบัติหลักและนวัตกรรม
การสนับสนุนภาษาแบบขยาย
DeepSeek-Coder V2 ได้ขยายการรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างมีนัยสำคัญ โดยเพิ่มจาก 86 เป็น 338 ภาษา ซึ่งทำให้สามารถนำไปใช้งานในสภาพแวดล้อมและโครงการการเขียนโค้ดต่างๆ ได้มากขึ้น
ขยายความยาวบริบท
ความยาวบริบทของโมเดลได้รับการขยายจาก 16K เป็น 128K โทเค็น ช่วยให้สามารถจัดการกับฐานโค้ดที่ใหญ่ขึ้นและงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้โดยไม่สูญเสียบริบท
การฝึกอบรมเพิ่มเติม:
ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพิ่มเติมจากจุดตรวจสอบระดับกลางของ DeepSeek-V2 ด้วยโทเค็นเพิ่มเติมอีก 6 ล้านล้านรายการ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้ารหัสและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์
การวัดประสิทธิภาพและการวัดประสิทธิภาพ
DeepSeek-Coder V2 ได้รับผลลัพธ์ที่น่าประทับใจจากการทดสอบประสิทธิภาพต่างๆ:
- มนุษย์อีวาลความแม่นยำ 90.2% แสดงให้เห็นถึงความสามารถสูงในการสร้างชิ้นส่วนโค้ดฟังก์ชัน
- เอ็มบีพีพี+:ความแม่นยำ 76.2% สะท้อนถึงความสามารถในการทำความเข้าใจโค้ดที่แข็งแกร่ง
- คณิตศาสตร์:ความแม่นยำ 75.7% แสดงให้เห็นการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่มั่นคงภายในบริบทของโค้ด
ตัวชี้วัดเหล่านี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพของโมเดลทั้งในการสร้างและการทำความเข้าใจโค้ด
สถาปัตยกรรมทางเทคนิค
ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MoE)
DeepSeek-Coder V2 ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Experts ซึ่งทำให้โมเดลสามารถเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์สำหรับแต่ละอินพุตได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด
ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA)
โมเดลนี้ใช้กลไก Multi-Head Latent Attention ที่บีบอัดแคช Key-Value ให้เป็นเวกเตอร์แฝง ซึ่งจะช่วยลดการใช้หน่วยความจำและเพิ่มความเร็วในการอนุมาน
รุ่นและข้อมูลจำเพาะ
DeepSeek-Coder V2 มีหลายรูปแบบเพื่อรองรับความต้องการที่แตกต่างกัน:
- ฐาน DeepSeek-Coder-V2-Lite:พารามิเตอร์รวม 16 พันล้านตัว พารามิเตอร์ที่ใช้งาน 2.4 พันล้านตัว ความยาวบริบท 128K
- คำสั่ง DeepSeek-Coder-V2-Lite:พารามิเตอร์รวม 16 พันล้านตัว พารามิเตอร์ที่ใช้งาน 2.4 พันล้านตัว ความยาวบริบท 128K
- โค้ดเดอร์ DeepSeek V2 ฐาน:พารามิเตอร์รวม 236 พันล้านตัว พารามิเตอร์ที่ใช้งาน 21 พันล้านตัว ความยาวบริบท 128K
- คำสั่ง DeepSeek-Coder-V2:พารามิเตอร์รวม 236 พันล้านตัว พารามิเตอร์ที่ใช้งาน 21 พันล้านตัว ความยาวบริบท 128K
รูปแบบต่างๆ เหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดกับทรัพยากรการคำนวณและความต้องการแอปพลิเคชันของตนได้
การใช้งานจริง
DeepSeek-Coder V2 สามารถผสานรวมเข้ากับเครื่องมือและสภาพแวดล้อมการพัฒนาต่างๆ เพื่อช่วยในการสร้างโค้ด การเสร็จสมบูรณ์ และการทำความเข้าใจโค้ด การรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายและการจัดการบริบทที่ขยายออกไปทำให้เหมาะสำหรับโปรเจ็กต์ซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน
การสร้างรหัสและการทำให้เสร็จ
DeepSeek-Coder V2 โดดเด่นในด้านการสร้างและการทำให้โค้ดสั้นลงในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ หน้าต่างบริบทที่ขยายออกช่วยให้พิจารณาบริบทของโค้ดที่กว้างขึ้น ส่งผลให้สร้างโค้ดได้แม่นยำยิ่งขึ้นและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น
การแปลรหัส
ด้วยการรองรับภาษาการเขียนโปรแกรม 338 ภาษา โมเดลนี้สามารถแปลโค้ดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและความพยายามในการปรับปรุงฐานโค้ด
เอกสารอัตโนมัติ
ความเข้าใจโครงสร้างและตรรกะของโค้ดของโมเดลช่วยให้สามารถสร้างเอกสารที่ครอบคลุมได้ ช่วยเหลือในการบำรุงรักษาโค้ดและการถ่ายทอดความรู้
เครื่องมือการศึกษา
DeepSeek-Coder V2 ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยด้านการศึกษา ช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดการเขียนโค้ด แก้ไขโค้ด และเรียนรู้ภาษาการโปรแกรมใหม่ ๆ ผ่านตัวอย่างแบบโต้ตอบ
การปฏิบัติจริง
การติดตั้งและการตั้งค่า
ในการใช้ DeepSeek-Coder V2 โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น:
bashpip install torch transformers
กำลังโหลดโมเดลและ Tokenizer
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
กำลังสร้างรหัส
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)
ตัวอย่างโค้ดนี้สาธิตวิธีการแจ้งให้ DeepSeek-Coder V2 สร้างการใช้งาน Python ของอัลกอริทึม quicksort
สรุป
DeepSeek-Coder V2 ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบโอเพนซอร์ส ซึ่งมอบความสามารถที่เพิ่มขึ้นในการสร้างและทำความเข้าใจโค้ด นวัตกรรมทางเทคนิค เช่น สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญและความสนใจแฝงแบบหลายหัว ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลการทำงาน ในฐานะโมเดลโอเพนซอร์ส DeepSeek-Coder VXNUMX มอบเครื่องมือที่เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาซอฟต์แวร์
เริ่มต้นใช้งาน
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ API ของ DeepSeek R1 และ API ของ DeepSeek V3 ตลอด โคเมทเอพีไอในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด โปรดทราบว่านักพัฒนาบางคนอาจจำเป็นต้องตรวจสอบองค์กรของตนก่อนใช้โมเดลนี้
