“`html
Глубокий анализ кода с использованием искусственного интеллекта
Глубокий анализ кода сфокусирован на создании передовых моделей, способных понимать и генерировать программный код. Эта междисциплинарная область использует обработку естественного языка и инженерию программного обеспечения для повышения эффективности и точности программирования. Исследователи разработали модели для интерпретации кода, генерации новых фрагментов кода и отладки существующего кода. Эти достижения уменьшают ручные усилия, необходимые для задач программирования, делая процесс разработки быстрее и более надежным. Модели глубокого анализа кода постепенно улучшаются и обещают применение в различных областях, от разработки программного обеспечения до образования и далее.
Вызовы и решения в области глубокого анализа кода
Одной из основных проблем в области глубокого анализа кода является разрыв в производительности между моделями открытого и закрытого исходного кода. Несмотря на значительные усилия сообщества с открытым исходным кодом, эти модели должны догнать своих закрытых аналогов в определенных задачах связанных с программированием и математическим рассуждением. Этот разрыв становится препятствием для широкого применения решений с открытым исходным кодом в профессиональных и образовательных средах. Более мощные и точные модели с открытым исходным кодом необходимы для демократизации доступа к передовым инструментам программирования и стимулирования инноваций в разработке программного обеспечения.
Существующие методы в области глубокого анализа кода включают в себя известные модели с открытым исходным кодом, такие как StarCoder, CodeLlama и оригинальный DeepSeek-Coder. Эти модели продемонстрировали стабильное улучшение благодаря вкладу сообщества с открытым исходным кодом. Однако им все еще предстоит догнать возможности ведущих моделей с закрытым исходным кодом, таких как GPT4-Turbo, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro. Эти модели с закрытым исходным кодом получают преимущество благодаря обширным собственным наборам данных и значительным вычислительным ресурсам, что позволяет им выдавать выдающиеся результаты в задачах программирования и математического рассуждения. Несмотря на эти достижения, остается потребность в конкурентоспособных альтернативах с открытым исходным кодом.
DeepSeek-Coder-V2: новая перспективная модель с открытым исходным кодом
Исследователи из DeepSeek AI представили DeepSeek-Coder-V2 – новую модель открытого исходного кода для анализа кода, разработанную DeepSeek-AI. Основанная на основе DeepSeek-V2, эта модель проходит дополнительное предварительное обучение с использованием дополнительных 6 триллионов токенов, улучшая свои возможности в области программирования и математического рассуждения. DeepSeek-Coder-V2 стремится устранить разрыв в производительности по сравнению с моделями закрытого исходного кода, предлагая альтернативу с открытым исходным кодом, демонстрирующую конкурентоспособные результаты в различных бенчмарках.
DeepSeek-Coder-V2 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), поддерживающую 338 языков программирования и расширяющую контекст от 16K до 128K токенов. Архитектура модели включает 16 миллиардов и 236 миллиардов параметров, разработанных для эффективного использования вычислительных ресурсов и достижения выдающейся производительности в задачах, специфичных для кода. Обучающие данные для DeepSeek-Coder-V2 составляют 60% исходного кода, 10% математического корпуса и 30% корпуса естественного языка, собранных с GitHub и CommonCrawl. Этот комплексный набор данных обеспечивает устойчивость и универсальность модели в обработке различных сценариев кодирования.
Варианты модели DeepSeek-Coder-V2
Модель DeepSeek-Coder-V2 представлена в четырех вариантах, каждый из которых адаптирован для определенных сценариев использования и потребностей производительности:
- DeepSeek-Coder-V2-Instruct: Разработана для выполнения сложных задач генерации текста, этот вариант оптимизирован для сценариев кодирования на основе инструкций, обеспечивая надежные возможности для создания и понимания сложного кода.
- DeepSeek-Coder-V2-Base: Предлагает прочную основу для общей генерации текста, подходит для широкого спектра приложений и служит основной моделью, на основе которой строятся другие варианты.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base: Легкая версия базовой модели с фокусом на эффективность, идеально подходит для сред с ограниченными вычислительными ресурсами, сохраняя при этом высокую производительность в задачах генерации текста.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct: Совмещая эффективность серии Lite с оптимизированными для инструкций возможностями, этот вариант блестяще справляется с задачами на основе инструкций, обеспечивая сбалансированное решение для эффективной, но мощной генерации кода и понимания текста.
Достижения модели DeepSeek-Coder-V2
Модель DeepSeek-Coder-V2 превзошла ведущие модели с закрытым исходным кодом в задачах программирования и математики в бенчмарках. Модель достигла результатов в 90,2% на бенчмарке HumanEval, что является значительным улучшением по сравнению с предыдущими версиями. Кроме того, она показала результат 75,7% на бенчмарке MATH, демонстрируя улучшенные возможности математического рассуждения. По сравнению с предыдущими версиями, DeepSeek-Coder-V2 показала значительное развитие в точности и производительности, делая ее серьезным конкурентом в области глубокого анализа кода. Способность модели справляться с сложными и обширными задачами кодирования является важным этапом в развитии моделей с открытым исходным кодом.
Источник изображения
Это исследование подчеркивает заметные улучшения модели DeepSeek-Coder-V2 в области глубокого анализа кода, устраняя существующие разрывы в этой области. Превосходная производительность модели в задачах кодирования и математики позиционирует ее как серьезную альтернативу с открытым исходным кодом для передовых моделей с закрытым исходным кодом. Расширенная поддержка 338 языков программирования и возможность обработки контекстов длиной до 128K токенов делают модель DeepSeek-Coder-V2 значительным шагом в развитии моделей для кода. Эти достижения улучшают возможности модели и демократизируют доступ к мощным инструментам программирования, способствуя инновациям и сотрудничеству в разработке программного обеспечения.
В заключение
Введение модели DeepSeek-Coder-V2 исследователями представляет собой значительный прогресс в области глубокого анализа кода. Устраняя разрыв в производительности между моделями с открытым и закрытым исходным кодом, это исследование предоставляет мощный и доступный инструмент для программирования и математического рассуждения. Архитектура модели, обширный набор данных для обучения и выдающаяся производительность в бенчмарках подчеркивают потенциал модели для революции в области глубокого анализа кода. Как альтернатива с открытым исходным кодом, DeepSeek-Coder-V2 повышает эффективность программирования и стимулирует инновации и сотрудничество в сообществе разработчиков программного обеспечения. Это исследование подчеркивает важность усилий по улучшению моделей с открытым исходным кодом, обеспечивая доступность передовых инструментов программирования.
Проверьте статью и модели. Вся благодарность за это исследование исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Общайтесь с DeepSeek-Coder-V2 (230B)
Получите доступ к API Coder-V2 по тем же непревзойденным ценам, что и DeepSeek-V2
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень
Не забудьте присоединиться к нашему 44k+ ML SubReddit
The post Meet DeepSeek-Coder-V2 by DeepSeek AI: The First Open-Source AI Model to Surpass GPT4-Turbo in Coding and Math, Supporting 338 Languages and 128K Context Length appeared first on MarkTechPost.
Применение искусственного интеллекта в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Meet DeepSeek-Coder-V2 by DeepSeek AI: The First Open-Source AI Model to Surpass GPT4-Turbo in Coding and Math, Supporting 338 Languages and 128K Context Length .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
