在快速發展的人工智慧領域，大型語言模型 (LLM) 對包括軟體開發在內的各個領域產生了重大影響。最新進展包括 DeepSeek-Coder V2，這是由中國人工智慧公司 DeepSeek 開發的開源程式碼語言模型。該模型旨在彌合程式碼智慧方面開源模型和閉源模型之間的差距。
什麼是 DeepSeek-Coder V2？
DeepSeek-Coder V2 是一個開源的混合專家 (MoE) 程式碼語言模型，旨在執行與程式碼產生和理解相關的任務。它從 DeepSeek-V2 的中間檢查點進一步預訓練，額外添加了 6 兆個標記，增強了其編碼和數學推理能力，同時在一般語言任務中保持了相當的性能。
主要特點和創新
擴展語言支援
DeepSeek-Coder V2 大幅擴展了對程式語言的支持，從 86 種增加到 338 種。這擴大了它在各種編碼環境和專案中的適用性。
擴展上下文長度
該模型的上下文長度已從 16K 擴展到 128K 個標記，使其能夠處理更大的程式碼庫和更複雜的任務而不會失去上下文。
擴展培訓：
從 DeepSeek-V2 的中間檢查點進一步預訓練，額外增加 6 兆個標記，增強其編碼和數學推理能力。
基準測試和效能指標
DeepSeek-Coder V2 在各種基準測試中都取得了令人印象深刻的成績：
- 人類評估：準確率為 90.2%，表示產生功能程式碼片段的熟練程度較高。