DeepSeek LLM l’ultimo modello linguistico della Cina

DeepSeek LLM il nuovo modello linguistico all'avanguardia della Cina

In una recente evoluzione, il DeepSeek LLM si è affermato come una forza formidabile nel campo dei modelli linguistici, vantando impressionanti 67 miliardi di parametri. Addestrato scrupolosamente da zero su un vasto set di dati di 2 trilioni di token, sia in inglese che in cinese, il DeepSeek LLM ha stabilito nuovi standard per la collaborazione nella ricerca mediante la pubblicazione in open source delle sue versioni 7B/67B Base e 7B/67B Chat. Questo articolo approfondisce le eccezionali capacità del modello in vari settori e ne valuta le prestazioni in valutazioni dettagliate.

Capacità Generali Superiori

DeepSeek LLM 67B Base ha dimostrato la sua competenza superando il Llama2 70B Base in aree chiave come il ragionamento, la codifica, la matematica e la comprensione del cinese. La padronanza del modello si estende su campi diversi, segnando un significativo salto nell’evoluzione dei modelli linguistici.

Competenza nella Codifica e nella Matematica

Una caratteristica distintiva di DeepSeek LLM 67B Chat è la sua notevole performance nella codifica, raggiungendo un punteggio di HumanEval Pass@1 del 73,78. Il modello mostra anche eccezionali capacità matematiche, con GSM8K zero-shot a 84,1 e Math 0-shot a 32,6. In particolare, mostra un’impressionante capacità di generalizzazione, evidenziata da un punteggio eccezionale di 65 all’esigente Esame Nazionale delle Scuole Superiori Ungheresi.

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Padronanza della Lingua Cinese

In un confronto diretto con GPT-3.5, DeepSeek LLM 67B Chat emerge come il leader nella competenza della lingua cinese. I risultati della valutazione sottolineano la dominanza del modello, segnando un significativo progresso nell’elaborazione del linguaggio naturale.

Considerazioni sulla Valutazione

Per garantire una valutazione equa di DeepSeek LLM 67B Chat, gli sviluppatori hanno introdotto nuovi set di problemi. Ciò ha contribuito a mitigare la contaminazione dei dati e a soddisfare specifici set di test. L’Esame Nazionale delle Scuole Superiori Ungheresi è un test fondamentale per valutare le capacità matematiche. E questo rivela la competenza del modello nel risolvere problemi complessi.

Inoltre, il “dataset di valutazione del follow delle istruzioni” pubblicato da Google il 15 novembre 2023 ha fornito un quadro completo per valutare la capacità di DeepSeek LLM 67B Chat di seguire istruzioni su diversi prompt. I risultati indicano un elevato livello di competenza nel rispettare istruzioni verificabili.

L’utilizzo dei problemi del Contest Settimanale di LeetCode contribuisce inoltre a supportare la competenza del modello nella codifica. Recuperando i dati da LeetCode, la metrica di valutazione si allinea agli standard di HumanEval, dimostrando l’efficacia del modello nel risolvere sfide di codifica del mondo reale.

Ridisegnare i Punti di Riferimento delle Domande a Scelta Multipla

Un’esplorazione sperimentale rivela che l’inclusione delle domande a scelta multipla (MC) dagli esami cinesi migliora significativamente la prestazione del punto di riferimento. Noti punti di riferimento come MMLU, CMMLU e C-Eval mostrano risultati eccezionali, dimostrando l’adattabilità di DeepSeek LLM a diverse metodologie di valutazione.

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Il nostro Punto di Vista

È evidente che DeepSeek LLM è un modello linguistico avanzato, che si pone all’avanguardia dell’innovazione. Il suo vasto set di dati, la metodologia di addestramento scrupolosa e le prestazioni senza pari nella codifica, nella matematica e nella comprensione del linguaggio lo rendono eccezionale.

Il percorso di DeepSeek LLM è una prova della perseveranza implacabile nell’ottenere l’eccellenza nei modelli linguistici. Guardando avanti, l’impatto di DeepSeek LLM sulla ricerca e sulla comprensione del linguaggio plasmerà il futuro dell’IA.