「DeepSeek:中国最新の言語モデルの支配」

「ディープシーク:中国の最新言語モデルの台頭」

In a recent development, the DeepSeek LLM has emerged as a formidable force in the realm of language models, boasting an impressive 67 billion parameters. Trained meticulously from scratch on an expansive dataset of 2 trillion tokens in both English and Chinese, the DeepSeek LLM has set new standards for research collaboration by open-sourcing its 7B/67B Base and 7B/67B Chat versions. This article delves into the model’s exceptional capabilities across various domains and evaluates its performance in intricate assessments.

卓越な一般的な能力

DeepSeek LLM 67B Baseは、推論、コーディング、数学、中国語の理解などのキーエリアでLlama2 70B Baseを上回る実績を示しました。このモデルの能力は多岐にわたり、言語モデルの進化における重要な飛躍を示しています。

コーディングと数学の熟練度

DeepSeek LLM 67B Chatの特筆すべき特長は、コーディングにおける優れたパフォーマンスであり、HumanEval Pass@1スコアで73.78を達成しました。また、モデルは数学能力にも優れており、GSM8K 0-shotでは84.1、Math 0-shotでは32.6のスコアを取得しています。特に、ハンガリーの高校生試験で65の優れた成績を収めるなど、優れた一般化能力を示しています。

中国語の習熟度

GPT-3.5との直接比較において、DeepSeek LLM 67B Chatは中国語の習熟度で一歩先を行きます。評価結果は、このモデルの優位性を証明し、自然言語処理の重要な進歩を示しています。

評価の洞察

DeepSeek LLM 67B Chatの公正な評価を確保するために、開発者は新たな問題セットを導入し、データの汚染を軽減し、特定のテストセットに対応しました。ハンガリーの高校生試験は数学能力の試金石として機能し、複雑な問題の解決能力を示します。

さらに、Googleが2023年11月15日に公開した「指示に従う評価データセット」は、DeepSeek LLM 67B Chatの多様なプロンプトに対する指示に従う能力を総合的に評価するための包括的なフレームワークを提供しました。結果は、検証可能な指示に従う能力の高さを示しています。

LeetCode Weekly Contestの問題の活用は、モデルのコーディング能力を裏付けるものです。LeetCodeからデータをクロールすることで、評価指標はHumanEvalの基準に合わせることができ、実世界のコーディングの課題を解決する能力を示しています。

多肢選択問題のベンチマーク再検討

実験的な探索により、中国の試験から多肢選択(MC)問題を取り入れることが、ベンチマークのパフォーマンスを大幅に向上させることが明らかになりました。MMLU、CMMLU、C-Evalなどの有名なベンチマークは、DeepSeek LLMの多様な評価方法への適応性を示しています。

私たちの意見

DeepSeek LLMの1年の節目を祝うにあたり、この先進的な言語モデルが革新の最前線に立っていることは明らかです。巨大なデータセット、緻密なトレーニング手法、コーディング、数学、言語理解の卓越したパフォーマンスにより、DeepSeek LLMは人工知能の領域においてゲームチェンジャーとなっています。

DeepSeek LLMの創造から様々な領域での支配までの道のりは、言語モデルの卓越に対する執念の証です。私たちはこれから先、DeepSeek LLMが研究、問題解決、言語理解に与える影響が人工知能の未来を形作ることになるでしょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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