مصنوعی ذہانت کے تیزی سے ابھرتے ہوئے میدان میں، بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) نے سافٹ ویئر کی ترقی سمیت مختلف ڈومینز کو نمایاں طور پر متاثر کیا ہے۔ تازہ ترین پیش رفتوں میں DeepSeek-Coder V2 ہے، ایک اوپن سورس کوڈ لینگویج ماڈل جسے DeepSeek، ایک چینی AI کمپنی نے تیار کیا ہے۔ اس ماڈل کا مقصد کوڈ انٹیلی جنس میں اوپن سورس اور کلوز سورس ماڈلز کے درمیان فرق کو ختم کرنا ہے۔
DeepSeek-Coder V2 کیا ہے؟
DeepSeek-Coder V2 ایک اوپن سورس مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) کوڈ لینگویج ماڈل ہے جو کوڈ جنریشن اور تفہیم سے متعلق کام انجام دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اسے مزید 2 ٹریلین ٹوکنز کے ساتھ DeepSeek-V6 کے ایک انٹرمیڈیٹ چیک پوائنٹ سے پہلے سے تربیت دی گئی ہے، جو عام زبان کے کاموں میں موازنہ کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے اس کی کوڈنگ اور ریاضیاتی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔
کلیدی خصوصیات اور اختراعات
توسیع شدہ زبان کی حمایت
DeepSeek-Coder V2 نے پروگرامنگ زبانوں کے لیے اپنی حمایت کو نمایاں طور پر بڑھایا ہے، جو 86 سے بڑھ کر 338 زبانوں تک پہنچ گیا ہے۔ یہ مختلف کوڈنگ ماحول اور پروجیکٹس میں اس کے قابل اطلاق کو وسیع کرتا ہے۔
توسیعی سیاق و سباق کی لمبائی
ماڈل کی سیاق و سباق کی لمبائی 16K سے 128K ٹوکنز تک بڑھا دی گئی ہے، جس سے یہ سیاق و سباق کو کھوئے بغیر بڑے کوڈ بیسز اور زیادہ پیچیدہ کاموں کو سنبھال سکتا ہے۔
توسیعی تربیت:
اضافی 2 ٹریلین ٹوکنز کے ساتھ DeepSeek-V6 کے ایک انٹرمیڈیٹ چیک پوائنٹ سے پہلے سے تربیت یافتہ، اس کی کوڈنگ اور ریاضیاتی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔
بینچ مارکنگ اور پرفارمنس میٹرکس
DeepSeek-Coder V2 نے مختلف بینچ مارکس میں متاثر کن نتائج حاصل کیے ہیں:
- ہیومن ایول: 90.2% درستگی، فنکشنل کوڈ کے ٹکڑوں کو بنانے میں اعلیٰ مہارت کی نشاندہی کرتی ہے۔
- MBPP+: 76.2% درستگی، مضبوط کوڈ کو سمجھنے کی صلاحیتوں کی عکاسی کرتی ہے۔
- ماں: 75.7% درستگی، کوڈ سیاق و سباق کے اندر مضبوط ریاضیاتی استدلال کی نمائش۔
یہ میٹرکس کوڈ جنریشن اور تفہیم دونوں میں ماڈل کی تاثیر کو واضح کرتی ہیں۔
تکنیکی فن تعمیر
ماہرین کا مرکب (MoE)
DeepSeek-Coder V2 ایک مکسچر آف ایکسپرٹس آرکیٹیکچر کو استعمال کرتا ہے، جو ماڈل کو ہر ان پٹ کے لیے اپنے پیرامیٹرز کے صرف ایک ذیلی سیٹ کو فعال کرنے کی اجازت دیتا ہے، کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو بہتر بناتا ہے۔
ملٹی ہیڈ لیٹنٹ اٹینشن (ایم ایل اے)
ماڈل ملٹی ہیڈ لیٹنٹ اٹینشن کا استعمال کرتا ہے، ایک ایسا طریقہ کار جو کلیدی قدر کیشے کو ایک لیٹنٹ ویکٹر میں کمپریس کرتا ہے، میموری کے استعمال کو کم کرتا ہے اور قیاس کی رفتار کو بڑھاتا ہے۔
ماڈل کی مختلف حالتیں اور وضاحتیں
DeepSeek-Coder V2 مختلف ضروریات کو پورا کرنے کے لیے کئی کنفیگریشنز میں دستیاب ہے:
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base: 16B کل پیرامیٹرز، 2.4B فعال پیرامیٹرز، 128K سیاق و سباق کی لمبائی۔
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct: 16B کل پیرامیٹرز، 2.4B فعال پیرامیٹرز، 128K سیاق و سباق کی لمبائی۔
- DeepSeek-Coder-V2-Base: 236B کل پیرامیٹرز، 21B فعال پیرامیٹرز، 128K سیاق و سباق کی لمبائی۔
- DeepSeek-Coder-V2-انسٹرکٹ: 236B کل پیرامیٹرز، 21B فعال پیرامیٹرز، 128K سیاق و سباق کی لمبائی۔
یہ مختلف قسمیں صارفین کو ایک ایسا ماڈل منتخب کرنے کی اجازت دیتی ہیں جو ان کے کمپیوٹیشنل وسائل اور درخواست کی ضروریات کے مطابق ہو۔
عملی ایپلی کیشنز
DeepSeek-Coder V2 کو کوڈ کی تیاری، تکمیل اور تفہیم میں مدد کے لیے مختلف ترقیاتی ٹولز اور ماحول میں ضم کیا جا سکتا ہے۔ پروگرامنگ زبانوں کی ایک وسیع رینج اور توسیعی سیاق و سباق کو سنبھالنے کے لیے اس کی حمایت اسے پیچیدہ سافٹ ویئر پروجیکٹس کے لیے موزوں بناتی ہے۔
کوڈ جنریشن اور تکمیل
DeepSeek-Coder V2 مختلف پروگرامنگ زبانوں میں کوڈ کے ٹکڑوں کو بنانے اور مکمل کرنے میں مہارت رکھتا ہے۔ اس کی توسیع شدہ سیاق و سباق کی ونڈو اسے وسیع تر کوڈ سیاق و سباق پر غور کرنے کے قابل بناتی ہے، جس کے نتیجے میں زیادہ درست اور سیاق و سباق سے متعلقہ کوڈ جنریشن ہوتا ہے۔
کوڈ کا ترجمہ
338 پروگرامنگ زبانوں کی حمایت کے ساتھ، ماڈل مؤثر طریقے سے کوڈ کو ایک زبان سے دوسری زبان میں ترجمہ کر سکتا ہے، انٹرآپریبلٹی اور کوڈ بیس کو جدید بنانے کی کوششوں میں سہولت فراہم کرتا ہے۔
خودکار دستاویزات
کوڈ کے ڈھانچے اور منطق کے بارے میں ماڈل کی سمجھ اسے جامع دستاویزات تیار کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے کوڈ کو برقرار رکھنے اور علم کی منتقلی میں مدد ملتی ہے۔
تعلیمی ٹول
DeepSeek-Coder V2 ایک تعلیمی معاون کے طور پر کام کر سکتا ہے، سیکھنے والوں کو کوڈنگ کے تصورات، ڈیبگ کوڈ، اور انٹرایکٹو مثالوں کے ذریعے پروگرامنگ کی نئی زبانیں سیکھنے میں مدد فراہم کر سکتا ہے۔
عملی نفاذ
انسٹالیشن اور سیٹ اپ
DeepSeek-Coder V2 کو استعمال کرنے کے لیے، یقینی بنائیں کہ ضروری لائبریریاں انسٹال ہیں:
bashpip install torch transformers
ماڈل اور ٹوکنائزر لوڈ ہو رہا ہے۔
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-v2")
کوڈ تیار کرنا
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)
یہ کوڈ کا ٹکڑا ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح DeepSeek-Coder V2 کو Quicksort الگورتھم کے Python نفاذ کو تیار کرنے کا اشارہ کیا جائے۔
نتیجہ
DeepSeek-Coder V2 اوپن سورس کوڈ انٹیلی جنس ماڈلز میں ایک اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے، جو کوڈ بنانے اور سمجھنے میں بہتر صلاحیتوں کی پیشکش کرتا ہے۔ اس کی تکنیکی اختراعات، جیسا کہ مکسچر آف ایکسپرٹس آرکیٹیکچر اور ملٹی ہیڈ لیٹنٹ اٹینشن، اس کی کارکردگی اور کارکردگی میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ ایک اوپن سورس ماڈل کے طور پر، یہ ڈیولپرز اور محققین کے لیے ایک قابل رسائی ٹول فراہم کرتا ہے جس کا مقصد سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ میں AI کا فائدہ اٹھانا ہے۔
شروع
ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ DeepSeek R1 API اور DeepSeek V3 API کے ذریعے CometAPI. شروع کرنے کے لیے، کھیل کے میدان میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں اور اس سے مشورہ کریں۔ API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ نوٹ کریں کہ کچھ ڈویلپرز کو ماڈل استعمال کرنے سے پہلے اپنی تنظیم کی تصدیق کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
