Hızla gelişen yapay zeka alanında, büyük dil modelleri (LLM'ler) yazılım geliştirme de dahil olmak üzere çeşitli alanları önemli ölçüde etkilemiştir. En son gelişmeler arasında Çinli bir yapay zeka şirketi olan DeepSeek tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir kod dili modeli olan DeepSeek-Coder V2 yer almaktadır. Bu model, kod zekasında açık kaynaklı ve kapalı kaynaklı modeller arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır.
DeepSeek-Coder V2 Nedir?
DeepSeek-Coder V2, kod üretimi ve anlaşılmasıyla ilgili görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Uzmanlar Karışımı (MoE) kod dili modelidir. DeepSeek-V2'nin ara kontrol noktasından ek 6 trilyon jetonla önceden eğitilmiştir ve genel dil görevlerinde karşılaştırılabilir performansı korurken kodlama ve matematiksel akıl yürütme yeteneklerini geliştirir.
Temel Özellikler ve Yenilikler
Genişletilmiş Dil Desteği
DeepSeek-Coder V2, programlama dilleri için desteğini önemli ölçüde genişleterek 86'dan 338 dile çıkardı. Bu, çeşitli kodlama ortamları ve projeleri genelinde uygulanabilirliğini genişletiyor.
Genişletilmiş Bağlam Uzunluğu
Modelin bağlam uzunluğu 16K'dan 128K token'a çıkarıldı ve bu sayede bağlam kaybı olmadan daha büyük kod tabanlarını ve daha karmaşık görevleri işleyebilmesi sağlandı.
Genişletilmiş Eğitim:
DeepSeek-V2'nin ara kontrol noktasından ek 6 trilyon token ile önceden eğitilerek kodlama ve matematiksel akıl yürütme yetenekleri geliştirildi.
Karşılaştırmalı Değerlendirme ve Performans Ölçümleri
DeepSeek-Coder V2 çeşitli kıyaslamalarda etkileyici sonuçlar elde etti:
- İnsanDeğerlendirmesi: %90.2 doğruluk, işlevsel kod parçacıkları üretmede yüksek yeterlilik anlamına geliyor.
- MBPP+: %76.2 doğruluk oranı, güçlü kod kavrama yeteneklerini yansıtmaktadır.
- MATEMATİK: %75.7 doğruluk, kod bağlamlarında sağlam matematiksel akıl yürütmeyi sergiliyor.
Bu ölçümler, modelin hem kod oluşturma hem de anlamadaki etkinliğini vurgular.
Teknik Mimari
Uzmanlar Karması (MEB)
DeepSeek-Coder V2, modelin her girdi için parametrelerinin yalnızca bir alt kümesini etkinleştirmesine izin veren Uzmanlar Karışımı mimarisini kullanır, bu da verimliliği ve ölçeklenebilirliği artırır.
Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA)
Model, Anahtar-Değer önbelleğini gizli bir vektöre sıkıştıran, bellek kullanımını azaltan ve çıkarım hızını artıran bir mekanizma olan Çok Başlı Gizli Dikkat'i kullanır.
Model Varyantları ve Özellikleri
DeepSeek-Coder V2, farklı gereksinimleri karşılamak için çeşitli konfigürasyonlarda mevcuttur:
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Taban: Toplam 16B parametre, 2.4B aktif parametre, 128K bağlam uzunluğu.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Talimat: Toplam 16B parametre, 2.4B aktif parametre, 128K bağlam uzunluğu.
- DeepSeek-Kodlayıcı-V2-Taban: Toplam 236B parametre, 21B aktif parametre, 128K bağlam uzunluğu.
- DeepSeek-Coder-V2-Talimat: Toplam 236B parametre, 21B aktif parametre, 128K bağlam uzunluğu.
Bu varyantlar kullanıcıların kendi hesaplama kaynaklarına ve uygulama ihtiyaçlarına en uygun modeli seçmelerine olanak tanır.
Pratik uygulamalar
DeepSeek-Coder V2, kod oluşturma, tamamlama ve anlama konusunda yardımcı olmak için çeşitli geliştirme araçlarına ve ortamlarına entegre edilebilir. Çok çeşitli programlama dillerine desteği ve genişletilmiş bağlam işleme özelliği, onu karmaşık yazılım projeleri için uygun hale getirir.
Kod Oluşturma ve Tamamlama
DeepSeek-Coder V2, çeşitli programlama dillerinde kod parçacıkları oluşturma ve tamamlamada mükemmeldir. Genişletilmiş bağlam penceresi, daha geniş kod bağlamlarını dikkate almasını sağlayarak daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı kod üretimiyle sonuçlanır.
Kod Çevirisi
338 programlama dilini destekleyen model, kodu bir dilden diğerine etkili bir şekilde çevirebiliyor, böylece birlikte çalışabilirlik ve kod tabanı modernizasyon çabaları kolaylaşıyor.
Otomatik Dokümantasyon
Modelin kod yapıları ve mantığına ilişkin anlayışı, kapsamlı dokümantasyon oluşturmasına olanak tanır, bu da kod sürdürülebilirliğine ve bilgi transferine yardımcı olur.
Eğitim Aracı
DeepSeek-Coder V2, öğrencilerin kodlama kavramlarını anlamalarına, kodları hata ayıklamalarına ve etkileşimli örnekler aracılığıyla yeni programlama dilleri öğrenmelerine yardımcı olarak eğitimsel bir yardımcı görevi görebilir.
Pratik uygulama
Kurulum ve Kurulum
DeepSeek-Coder V2'yi kullanmak için gerekli kütüphanelerin kurulu olduğundan emin olun:
bashpip install torch transformers
Modelin ve Tokenizerin Yüklenmesi
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
Kod Oluşturuluyor
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)
Bu kod parçacığı, DeepSeek-Coder V2'nin hızlı sıralama algoritmasının Python uygulamasını oluşturmasını nasıl sağlayacağını göstermektedir.
Sonuç
DeepSeek-Coder V2, kod oluşturma ve anlamada gelişmiş yetenekler sunarak açık kaynaklı kod istihbarat modellerinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Mixture-of-Experts mimarisi ve Multi-Head Latent Attention gibi teknik yenilikleri, verimliliğine ve performansına katkıda bulunur. Açık kaynaklı bir model olarak, yazılım geliştirmede AI'dan yararlanmayı amaçlayan geliştiriciler ve araştırmacılar için erişilebilir bir araç sağlar.
Başlamak
Geliştiriciler erişebilir DeepSeek R1 API ve DeepSeek V3 API içinden Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, Oyun Alanında modelin yeteneklerini keşfedin ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Bazı geliştiricilerin modeli kullanmadan önce organizasyonlarını doğrulamaları gerekebileceğini unutmayın.
