DeepSeek Доминирование последней модели языка Китая

Главное в мире моды DeepSeek и новый язык Китая

В недавнем развитии DeepSeek LLM стал сильной силой в области языковых моделей, наделяясь впечатляющими 67 миллиардами параметров. Допытанный тщательно с нуля на обширном наборе данных из 2 трлн токенов на английском и китайском языках, DeepSeek LLM устанавливает новые стандарты для совместных исследований с помощью open-source версий 7B/67B Base и 7B/67B Chat. В этой статье мы рассмотрим исключительные способности этой модели в различных областях и оценим ее производительность в сложных оценках.

Превосходные общие возможности

DeepSeek LLM 67B Base доказал свою силу, превосходя Llama2 70B Base в таких ключевых областях, как логика, программирование, математика и понимание китайского языка. Превосходство модели распространяется на различные области, что является значительным скачком в развитии языковых моделей.

Владение программированием и математикой

Особенностью DeepSeek LLM 67B Chat является его замечательная производительность в области программирования, превосходящая уровень HumanEval Pass@1 в 73.78. Модель также проявляет исключительные математические способности, с результатом GSM8K 0-shot 84.1 и Math 0-shot 32.6. Заметно, что модель проявляет впечатляющую обобщающую способность, что подтверждается выдающимся результатом в 65 баллов на сложном Венгерском Национальном Экзамене для старшеклассников.

• Добро пожаловать в новую эру создания в облаке с генеративным искусственным интеллектом на платформе AWS
• Сбалансированное внедрение инноваций и устойчивость прагматический подход к экологической ответственности в области глубокого обучения для патологии
• Легко создавайте семантический поиск изображений с помощью Amazon Titan

Владение китайским языком

При сравнении с GPT-3.5, DeepSeek LLM 67B Chat является лидером в владении китайским языком. Результаты оценки подчеркивают доминирование модели и являются значительным шагом в обработке естественного языка.

Оценка

Чтобы обеспечить справедливую оценку DeepSeek LLM 67B Chat, разработчики вводят новые наборы проблем, снижая влияние загрязнения данных и учитывая специфические тестовые наборы. Венгерский Национальный Экзамен для старшеклассников служит контрольным тестом для математических способностей модели, демонстрируя ее силу в решении сложных проблем.

Кроме того, “датасет оценки следования инструкциям”, опубликованный Google 15 ноября 2023 года, предоставляет всеобъемлющую структуру для оценки способности DeepSeek LLM 67B Chat следовать инструкциям при различных заданиях. Результаты показывают высокий уровень компетентности в соблюдении проверяемых инструкций.

Использование проблем из LeetCode Weekly Contest также подтверждает умение модели в программировании. Оценочная метрика, полученная из данных LeetCode, соответствует стандартам HumanEval и демонстрирует эффективность модели в решении реальных программных задач.

Переосмысление многовариантной процедуры бенчмарков

Экспериментальные исследования показывают, что включение многовариантных вопросов из китайских экзаменов значительно улучшает результаты бенчмарков. Замечательные бенчмарки, такие как MMLU, CMMLU и C-Eval, демонстрируют исключительные результаты и подчеркивают адаптивность DeepSeek LLM в различных методах оценки.

Наше мнение

Празднуя годовщину DeepSeek LLM, очевидно, что эта передовая языковая модель стоит на переднем крае инноваций. Его обширный набор данных, тщательная методология обучения и непревзойденное выполнение в области программирования, математики и понимания языка делают его революционером в области искусственного интеллекта.

Путь DeepSeek LLM от зарождения до доминирования в различных областях свидетельствует о неустанной работы на достижение совершенства в языковых моделях. Впереди нас ожидает влияние DeepSeek LLM на исследования, постановку задач и понимание языка, что сформирует будущее искусственного интеллекта.