कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, DeepSeek का नवीनतम संस्करण DeepSeek-V2.5 अपनी उत्कृष्ट कोड लेखन क्षमता और चैट मॉडल प्रदर्शन के साथ, एक बार फिर तकनीकी अग्रिम स्थिति को साबित करता है। GPT-4 के साथ तीव्र मुकाबले में, DeepSeek-V2.5 ने कई परीक्षण सेटों पर महत्वपूर्ण जीत दर में वृद्धि दिखाई है।
ArenaHard परीक्षण में, इसकी जीत दर 68.3% से बढ़कर 76.3% हो गई, जबकि AlpacaEval2.0LC परीक्षण में, जीत दर 46.61% से बढ़कर 50.52% हो गई। ये परिणाम न केवल DeepSeek-V2.5 की जटिल समस्याओं को समझने और समाधान प्रदान करने की क्षमता को दर्शाते हैं, बल्कि यह भी दिखाते हैं कि यह हिंदी और अंग्रेजी दोनों भाषाओं में अनुकूलता और सटीकता के मामले में बेहतर है।
जीत दर में वृद्धि के अलावा, DeepSeek-V2.5 ने अन्य स्कोरिंग मापदंडों में भी प्रगति की है। MT-Bench स्कोर 8.84 से बढ़कर 9.02 हो गया, और AlignBench स्कोर 7.88 से बढ़कर 8.04 हो गया। इन स्कोरों में वृद्धि ने यह साबित किया है कि DeepSeek-V2.5 की लेखन कार्य, निर्देशों का पालन और अनुचित अनुरोधों को अस्वीकार करने की क्षमता में सुधार हुआ है।
कोड निर्माण क्षमता के मामले में, DeepSeek-V2.5 ने DeepSeek-Coder-V2-0724 के आधार पर सुधार किया है और मानक परीक्षण सेट पर ध्यान देने योग्य परिणाम प्राप्त किए हैं। HumanEval का स्कोर 89% तक पहुंच गया, जबकि LiveCodeBench (1-9 महीने) का स्कोर भी 41% तक पहुंच गया। ये परिणाम दर्शाते हैं कि DeepSeek-V2.5 ने उच्च गुणवत्ता, निष्पादनीय कोड उत्पन्न करने की क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार किया है।
DeepSeek टीम ने Fire-Flyer AI-HPC नामक एक समग्र ढांचा भी विकसित किया है, जो हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर डिज़ाइन को समन्वयित करता है ताकि प्रदर्शन अनुकूलन, लागत दक्षता और ऊर्जा की बचत प्राप्त की जा सके। Fire-Flyer2 का प्रदर्शन उद्योग के अग्रणी NVIDIA DGX-A100 के समान है, जबकि लागत 50% कम हो गई है और ऊर्जा की खपत 40% कम हो गई है। ये उपलब्धियाँ सावधानीपूर्वक इंजीनियरिंग डिज़ाइन और विचारशील डिज़ाइन निर्णयों के कारण हैं, जिन्होंने सिस्टम के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर घटकों को अनुकूलित किया है।
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