DeepSeek-Coder-v2: ЛУЧШИЙ LLM для программирования С открытым исходным кодом! (Превосходит GPT-4o и сонет Клода 3.5)

• Команда разработчиков Deepseek AI выпустила обновленную модель большого языка Deepseek Coder V2.  

• Модель постоянно обновляется с новыми API и моделями чата.  

• Deepseek Coder V2 конкурирует с GPT-4 Turbo и GPT-3.5 Sonnet.  

• Deepseek Coder V2 занимает первое место в таблице лидеров BigBench Coder.  

• Модель превосходит GPT-4 Omni и GPT-3.5 Sonnet в генерации кода.  

• Deepseek Coder V2 поддерживает 338 языков программирования и имеет 128 тысяч контекстных окон.  

• Deepseek Coder V2 превосходит модели с закрытыми исходными кодами.  

• Модель обеспечивает производительность, сравнимую с GPT-4 Turbo и GPT для задач, специфичных для кода.  

• Модель поддерживает 338 языков программирования и имеет 128 тысяч контекстных окон.  

• Видео демонстрирует возможности Deepseek Coder V2 и как его установить локально.  

• Рекомендация подписаться на Patreon для доступа к новым подпискам и консультациям.  

• Команда разработчиков предоставляет решения по искусственному интеллекту для бизнеса и личного использования.  

• Deepseek Coder V2 демонстрирует высокие показатели в различных тестах.  

• Модель сопоставима с моделями с закрытым исходным кодом, такими как GPT-4 Omni и Gemini.  

• Модель доступна через интерфейс чата Deepseek.  

• Доступны различные модели, включая Light Instruct и модели с 16 миллиардами параметров.  

• Для установки моделей можно использовать облачный хостинг и различные протоколы.  

• Интерфейс чата позволяет общаться с моделью и тестировать её возможности.  

• Модель тестируется в пяти областях, включая генерацию последовательностей Фибоначчи и алгоритмы сортировки.  

• Модель успешно генерирует код на Python и Java, демонстрируя понимание алгоритмов.  

• Модель также справляется с базовыми операциями CRUD и созданием RESTful API.  

• Тест посвящен написанию SQL-запроса для нахождения пяти клиентов, потративших больше всего денег за последний год.  

• Запрос должен использовать агрегирование, фильтрацию и сортировку данных.  

• Важно предоставить таблицу с соответствующей информацией для выполнения задачи.  

• Группировка по идентификатору клиента и общей потраченной сумме.  

• Ограничение результатов до пяти лучших клиентов.  

• Демонстрация возможностей SQL-запроса и анализа данных.  

• Тест посвящен обучению модели линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье.  

• Использование библиотеки scikit-learn на Python.  

• Разделение данных на обучающие и тестовые наборы.  

• Модель успешно прогнозирует цены на жилье с отличными результатами.  

• Модель Deep Seek версии 2.0 демонстрирует хорошие результаты в базовых тестах.  

• Модель может стать лучшей моделью с открытым исходным кодом для программирования.  

• Модель Deep Seek версии 2.0 рекомендуется для изучения программирования.  

• Модель может превзойти другие модели с открытым исходным кодом.  

• Подписывайтесь на Patreon, Twitter и включайте уведомления для получения последних новостей об искусственном интеллекте.