See toetab üle 80 keele, sealhulgas populaarsed, näiteks Python, Java ja C ++. Selle võimalused ulatuvad kaugemale lihtsatest koodisoovitustest, mis hõlmavad tervete projektide täitmist, puuduva koodi täitmist ja olemasolevate koodilõigude optimeerimist.
Põhifunktsioonid
- Projekti taseme koodi lõpuleviimine: Deepseek Coder saab koodi projekti tasemel lõpule viia, mõistes konteksti ja sõltuvusi mitme faili vahel. Seda hõlbustab selle koolitus ulatusliku andmekogumiga 2 triljonit märki, mis sisaldab märkimisväärset hulga koodi- ja looduslike keeleandmeid [1] [2] [6].
- Täiustatud arhitektuur: mudel kasutab akna suurust 16K žetoonidega, võimaldades sellel tõhusalt ulatuslikke koodibaase käsitleda. Värskeimad versioonid on laiendanud seda võimekust 128 000 žetoonile, mis suurendab selle jõudlust suuremate projektidega [5] [6].
-Täitke keskmise (FIM) koolitus: see ainulaadne treeningstrateegia võimaldab mudelil täita lünki koodijärjestuste keskel, parandades selle võimet täita silumiseks ja projekti valmimiseks vajalikke keerulisi täitvaid ülesandeid [6].
- skaleeritavus: Deepseek Coder on saadaval erineva suurusega (1,3 miljardist parameetrist 33 miljardini), võimaldades kasutajatel valida mudeli, mis sobib nende konkreetsetele vajadustele ja arvutuslikele ressurssidele [3] [4].
Järeldus
Kokkuvõtlikult on Deepseek Coder hästi sobiv projektide taseme koodi lõpuleviimiseks mitme programmeerimiskeele vahel. Selle täpsemad võimalused ja arhitektuur muudavad selle võimsaks tööriistaks arendajatele, kes soovivad oma kodeerimisprotsesse sujuvamaks muuta ja tootlikkust suurendada.
Tsitaadid:
]
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-base/
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[4] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-33b-instruct/
]
]
[7] https://deepseekcoder.github.io
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct