La révolution de l’intelligence artificielle (IA) continue de bouleverser le monde de la technologie, et la course à l’innovation est loin d’être terminée. Le 17 juin, un événement marquant a eu lieu dans le domaine des modèles de langage dédiés au code : DeepSeek Code V2, un modèle open source, a surpassé GPT-4 d’OpenAI dans plusieurs benchmarks de performance. Ce développement significatif met en lumière les avancées rapides de la Chine en matière d’IA, ainsi que les performances impressionnantes de ce nouveau modèle.
Avancée de la Chine dans le domaine de l’IA
La Chine s’affirme de plus en plus comme un acteur majeur dans la course à l’IA. Plusieurs laboratoires chinois ont récemment dévoilé des modèles de langage de grande taille (LLM) et des modèles multimodaux de référence. Parmi ces avancées, la sortie de la seconde version de DeepSeek-Coder est particulièrement notable. Ce LLM optimisé pour le code a démontré des capacités supérieures à celles de GPT-4 Turbo d’OpenAI dans des tâches complexes de génération de code.
Performances de DeepSeek Code V2
Benchmarks de code et de mathématiques
DeepSeek-Coder-V2 a nettement surclassé des modèles fermés tels que GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus, et Gemini 1.5 Pro dans divers benchmarks de code et de mathématiques. Les résultats sont particulièrement impressionnants dans des benchmarks de génération de code comme HumanEval, MBPP+ et LiveCodeBench. Ces performances soulignent non seulement la capacité du modèle à générer du code de haute qualité, mais également à effectuer des raisonnements mathématiques avancés et à comprendre les subtilités du code.
Complétion et correction de code
En matière de complétion de code, DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base a obtenu des résultats très compétitifs sur des benchmarks tels que RepoBench. Pour la correction de code, DeepSeek-Coder-V2-Instruct dépasse largement ses concurrents sur des benchmarks comme Defects4J et SWE-Bench. Globalement, DeepSeek-Coder-V2 s’affirme comme le modèle de référence pour la génération de code, la complétion automatique et la correction de code en juin 2024.
Architecture MoE
Formation et données
DeepSeek Coder V2 repose sur une version intermédiaire des poids de DeepSeek V2. Il a été entraîné sur un ensemble de données diversifiées comprenant 60 % de code source, 10 % de contenus mathématiques et 30 % de corpus en langage naturel. Le code source, représentant environ 1170 milliards de tokens, provient principalement de GitHub et CommonCrawl, couvrant plus de 338 langages de programmation.
Versions et paramètres
Le modèle utilise une architecture MoE (Mixture of Experts), offrant un excellent ratio performance/efficacité. Il se décline en deux versions : la version Lite avec 16 milliards de paramètres totaux et 2,4 milliards de paramètres actifs à l’inférence, et la version classique avec 236 milliards de paramètres totaux et 21 milliards de paramètres actifs à l’inférence. Le modèle peut gérer jusqu’à 128 000 tokens, ce qui le rend idéal pour traiter de longs fichiers de code.
Comparaison avec GPT-4
Lors d’un test de génération de programme en Python, DeepSeek Coder V2 a produit un code presque parfait avec des commentaires bien rédigés, surpassant GPT-4 en concision et en efficacité, notamment grâce à l’utilisation optimisée de la fonction “sum()”.
Utilisation de DeepSeek Coder V2
Téléchargement et accès
DeepSeek Coder V2 est disponible gratuitement pour le téléchargement et est proposé en quatre versions : la version classique à 236 milliards de paramètres en base et instruct, et la version Lite à 16 milliards de paramètres en base et instruct. L’inférence nécessite toutefois une configuration matérielle avancée, notamment des GPU Nvidia RTX.
Version en ligne et API
Pour les développeurs, une version en ligne est accessible sous forme d’agent conversationnel. De plus, une alternative avec un accès API, hébergée par un cloud de pointe, est disponible à prix réduit pour ceux qui préfèrent cette option.
DeepSeek Coder V2 se révèle être un modèle open source performant pour la génération, l’édition et la complétion de code. Ses performances ont été remarquées bien au-delà des frontières de la Chine, attirant l’attention des fondateurs de start-ups américaines spécialisées dans l’IA pour la génération de code. Ce modèle est sans aucun doute à suivre de près.
Un modèle à surveiller
Les avancées impressionnantes de DeepSeek Coder V2 démontrent que la course à l’innovation en IA est en pleine effervescence. La Chine, avec ses multiples laboratoires et ses efforts concertés, se positionne comme un leader mondial dans ce domaine. Pour les développeurs et les entreprises technologiques, ce modèle offre des perspectives intéressantes et prometteuses.
FAQ
# FAQ sur DeepSeek Coder V2
Qu’est-ce que DeepSeek Coder V2 et en quoi se distingue-t-il des autres modèles d’IA ?
DeepSeek Coder V2 est un modèle de langage de grande taille optimisé pour la génération de code. Lancé le 17 juin, il surpasse les performances de GPT-4 d’OpenAI dans divers benchmarks de code et de mathématiques. Ce modèle open source excelle notamment dans des tâches comme la génération de code, la complétion automatique et la correction de code.
Quelles sont les performances de DeepSeek Coder V2 dans les benchmarks de code ?
DeepSeek Coder V2 dépasse des modèles fermés comme GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus et Gemini 1.5 Pro dans les benchmarks de code et de mathématiques. Il excelle particulièrement dans des benchmarks de génération de code tels que HumanEval, MBPP+ et LiveCodeBench, ainsi que dans des tâches de complétion de code comme RepoBench et de correction de code sur Defects4J et SWE-Bench.
Quelle est l’architecture de DeepSeek Coder V2 et sur quelles données a-t-il été formé ?
DeepSeek Coder V2 repose sur une architecture MoE (Mixture of Experts), offrant un bon ratio performance/efficacité. Il a été entraîné sur une base de données comprenant 60 % de code source, 10 % de contenus mathématiques et 30 % de corpus en langage naturel. Le code source provient principalement de GitHub et CommonCrawl, couvrant plus de 338 langages de programmation.
Comment DeepSeek Coder V2 se compare-t-il à GPT-4 dans des tâches spécifiques comme la génération de code en Python ?
Lors de tests de génération de programmes en Python, DeepSeek Coder V2 a produit un code de haute qualité avec des commentaires bien rédigés, surpassant GPT-4 en termes de concision et d’efficacité grâce à l’utilisation judicieuse de fonctions comme “sum()”.
Comment peut-on accéder à DeepSeek Coder V2 et quelles sont les configurations nécessaires ?
DeepSeek Coder V2 est disponible en téléchargement gratuit sur Hugging Face. Il existe en deux versions principales : la version classique avec 236 milliards de paramètres et la version Lite avec 16 milliards de paramètres. Pour l’inférence, une configuration hardware avancée avec des GPU Nvidia RTX est nécessaire. Une version en ligne et une API hébergée par Huawei Cloud à Singapour sont également disponibles pour les développeurs.
