DeepSeek Coder: Revolutionizing Code Language Models
タグ：DeepSeek Coder、コード言語モデル、プログラミング、AI、GPT-3.5-turbo
コード言語モデルの開発は、プログラミングコミュニティにとって重要な進化です。DeepSeek Coderは、英語と中国語の自然言語の両方を学習したコード言語モデルのシリーズで、その性能は驚くべきものです。この記事では、DeepSeek Coderの特徴と成果について詳しく説明します。
DeepSeek Coderは、87％のコードと13％の自然言語を組み合わせて学習されたコード言語モデルです。さらに、2Tのトークンで事前学習された各モデルは、1Bから33Bまでのさまざまなサイズが提供されています。モデルは、16Kのウィンドウサイズと追加の穴埋めタスクを使用して、リポジトリレベルのコードコーパスで事前学習されます。これにより、基礎モデル（DeepSeek-Coder-Base）が作成されます。さらに、2Bのトークンの指示データで基本モデルを微調整し、指示チューニングモデル（DeepSeek-Coder-Instruct）が作成されます。
DeepSeek Coderは、さまざまなコーディング関連のベンチマークで評価されています。その結果、DeepSeek-Coder-Base-33Bは、既存のオープンソースのコードLLMを大幅に上回ることが示されています。PythonのHumanEval、MultilingualのHumanEval、MBPP、およびDS-1000の各項目で、CodeLLama-34Bに対してそれぞれ7.9％、9.3％、10.8％、および5.9％のリードを取ります。驚くべきことに、DeepSeek-Coder-Base-7BはCodeLlama-34Bのパフォーマンスに達しています。また、指示チューニング後のDeepSeek-Coder-Instruct-33Bモデルは、HumanEvalでGPT-3.5-turboを上回り、MBPPでGPT-3.5-turboと同等の結果を達成しています。
DeepSeek Coderの性能は、プログラマや開発者にとって非常に魅力的なものです。コード言語モデルの進化は、プログラミングの効率性と品質に革命をもたらす可能性があります。DeepSeek Coderの優れたパフォーマンスは、コード生成、デバッグ、ドキュメンテーション作成などのタスクをよりスムーズに行うことができることを示唆しています。
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DeepSeek Coderの登場により、プログラミングコミュニティは大きな進歩を遂げることができます。コード言語モデルの性能向上は、開発者の生産性を向上させ、プログラミングの学習や開発プロセスを支援します。特にDeepSeek-Coder-Base-33Bの優れたパフォーマンスは、コードの品質向上に大きく貢献することが期待されます。
指示チューニング後のDeepSeek-Coder-Instruct-33Bモデルは、GPT-3.5-turboとの競争力のある結果を達成しました。これは、自然言語の指示に基づいてコードを生成するタスクにおいて、DeepSeek Coderが優れた能力を持っていることを示しています。
今後、DeepSeek Coderのさらなる発展が期待されます。さらなるモデルの拡充や、他の言語への対応など、さまざまな可能性が考えられます。プログラマや開発者は、DeepSeek Coderの進化を注目し、その恩恵を受けることができるでしょう。
DeepSeek Coderは、プログラミングの未来において重要な役割を果たすことが期待されます。AI技術の進歩により、より効率的で高品質なコードの生成が可能となり、開発者はより創造的で生産的な作業に集中できるでしょう。
DeepSeek Coderの登場は、コード言語モデルの世界における重要なマイルストーンです。プログラミングコミュニティは、この進化を歓迎し、今後の発展に期待を寄せています。
注意
- この記事はAI(gpt-3.5-turbo)によって自動生成されたものです。
- この記事はHackerNewsに掲載された下記の記事を元に作成されています。
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