ディープシークLLM：中国の最新の言語モデル

ディープシークLLM：中国の最新言語モデルの魅力' (Dīpushīku LLM Chūgoku no saishin gengo moderu no miryoku)

最近の動向において、DeepSeek LLMは言語モデルの世界で力強い存在として現れ、驚異的な670億のパラメータを誇っています。英語と中国語の両方の2兆トークンからなる広範なデータセットを使って、DeepSeek LLMはその7B/67B Baseと7B/67B Chatバージョンをオープンソース化することで研究の連携に新たな基準を設けました。この記事では、モデルの優れた能力について詳しく探求し、複雑な評価におけるパフォーマンスを評価します。

優れた総合能力

DeepSeek LLM 67B Baseは、推論、コーディング、数学、中国語理解などの重要な領域でLlama2 70B Baseを上回る実績を示しています。このモデルの力は、言語モデルの進化において大き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の優れた特徴は、コーディングでの驚異的なパフォーマンスです。ヒューマン評価のPass@1スコアは73.78です。また、同様に優れた数学的能力も示しており、GSM8K zero-shotスコアは84.1、Math 0-shotスコアは32.6です。特に、難解なハンガリー国立高校試験での65点という優れたスコアは、モデルの汎用性を証明しています。

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中国語の習熟度

GPT-3.5との対比において、DeepSeek LLM 67B Chatは中国語の習熟度において最前線に立っています。評価結果はモデルの優位性を示しており、自然言語処理の大きな進歩を表しています。

評価の洞察

DeepSeek LLM 67B Chatの公正な評価のために、開発者は新しい問題セットを導入しました。これによりデータの混入を抑制し、特定のテストセットに対応することが可能となりました。ハンガリー国立高校試験は数学の能力を試す基準として使用されます。この試験結果は、モデルの複雑な問題解決能力を示しています。

また、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のさまざまなプロンプトにおけ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。その結果、確かな指示に従う能力が高いことが示されています。

LeetCode Weekly Contestの問題の利用は、モデルのコーディング能力を裏付けるものです。LeetCodeからデータを収集することで、評価指標はHumanEvalの基準に合致し、モデルが現実のコーディングの課題を解決する能力を示しています。

複数選択問題のベンチマークの再評価

実験的な探索により、中国の試験からの複数選択問題（MC）の導入は、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となりました。MMLU、CMMLU、C-Evalなどの注目すべきベンチマークは、DeepSeek LLMのさまざまな評価方法に対する適合能力を示しています。

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私たちの意見

DeepSeek LLMは明らかに先進的な言語モデルであり、革新の最前線に立っています。広範なデータセット、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は、このモデルを際立たせています。

DeepSeek LLMの道程は、言語モデルにおいて卓越を追求する努力の証です。今後の展望を考えると、DeepSeek LLMの研究と言語理解への影響は、AIの未来を形作るでしょう。

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