5 大原因 DeepSeek-Coder-V2 勝過 GPT4-Turbo 在編程和數學測試中
在現今科技發展迅速的時代，人工智能（AI）模型的應用越來越廣泛。DeepSeek-Coder-V2 這款開源代碼語言模型，以其優異的編程和數學表現，超越了很多知名的專有模型，例如 GPT4-Turbo。以下將為大家介紹 DeepSeek-Coder-V2 的五大優勢。
1. 獨特的 Mixture-of-Experts 框架
DeepSeek-Coder-V2 採用了 Mixture-of-Experts (MoE) 框架，這使它在處理複雜的編程和數學問題時，能夠比其他模型更具效率。該模型有兩種配置：16 億參數（其中 2.4 億參數為活躍狀態）和 236 億參數（其中 21 億參數為活躍狀態）。
2. 廣泛的編程語言支持
DeepSeek-Coder-V2 支持多達 338 種編程語言，這使它在面對各種編程語言需求時，能夠提供更靈活且精確的解決方案。這對於開發者來說，無疑是一大福音。
3. 巨量數據集訓練
該模型使用了來自多種來源的 6 兆額外標籤進行訓練，這使它在處理複雜的編程和數學問題方面，具備更高的解析度和準確性。訓練數據集中包含 60% 的源代碼、10% 的數學語料和 30% 的自然語言語料，主要來源包括 GitHub 和 Stack Overflow 等。
4. 開源且商業和研究用途無限制
DeepSeek-Coder-V2 完全開源，並在寬鬆的許可下提供無限制的商業和研究用途。這意味著開發者和研究人員可以自由使用和調整這個模型，以適應不同的應用場景。
5. 卓越的性能指標和基準測試
在 HumanEval 基準測試中，DeepSeek-Coder-V2 得分達到 90.2%，而在 MBPP 基準測試中，得分則為 76.2%，創下了這些編程測試的新紀錄。此外，它在一般語言任務中的表現也相當穩健，與其前身及競爭模型相當。
性能指標表
| 性能指標 | DeepSeek-Coder-V2 | GPT4-Turbo |
|---|---|---|
| HumanEval 得分 | 90.2% | – |
| MBPP 得分 | 76.2% | – |
| 支持語言 | 338 種 | – |
| 最大上下文長度 | 128,000 標籤 | – |
DeepSeek-Coder-V2 的出現，無疑為編程和數學領域的人工智能應用帶來了一股新的力量。
結論
DeepSeek-Coder-V2 以其獨特的框架、廣泛的語言支持、巨量數據集訓練、開源特性以及卓越的性能指標，成功超越了 GPT4-Turbo 等知名專有模型。這款開源模型不僅在編程和數學方面展現了強大的實力，還為開發者和研究人員提供了更多的可能性和創新空間。
常見問題
1. DeepSeek-Coder-V2 是否適用於所有編程語言？
是的，DeepSeek-Coder-V2 支持多達 338 種編程語言，能夠滿足各種編程需求。
2. 這款模型是否免費使用？
DeepSeek-Coder-V2 完全開源，並在寬鬆的許可下提供無限制的商業和研究用途，開發者可以免費使用。
