يستخدم Deepseek Coder نهجًا متعدد الأوجه لتحسين الكود ، والاستفادة من البنية المتقدمة وبيانات التدريب الواسعة. فيما يلي الجوانب الرئيسية لكيفية معالجة تحسين الكود:
بنية الشبكة العصبية المتقدمة
يدمج Deepseek Coder عناصر من كل من بنيات المحول وخلط الخبراء (MOE). يتيح استخدام آليات الاهتمام الذاتي للنموذج تقييم أهمية الرموز المختلفة في تسلسل الإدخال ، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم التبعيات المعقدة داخل الكود. تعزز هذه الإمكانية قدرتها على إنشاء مقتطفات رمز محسّنة عن طريق التقاط بدقة السياق والعلاقات بين مكونات الكود [3].استخدام الموارد الفعال
تتيح بنية MOE Deepseek تفعيل النماذج الفرعية "الخبراء" المحددة المصممة لمهام الترميز المختلفة. يضمن هذا التنشيط الانتقائي أن يتم استخدام الموارد الحسابية ذات الصلة فقط لكل إدخال ، مما يؤدي إلى معالجة فعالة دون أن تكون غير ضرورية. من خلال التركيز على الخبراء الأكثر صلة بمهمة معينة ، يمكن لـ Deepseek Coder التعامل مع تحديات الترميز المعقدة بفعالية مع الحفاظ على السرعة والدقة [3] [4].إلغاء الإصلاح ومراقبة الجودة
لضمان مخرجات عالية الجودة ، توظف Deepseek Coder عملية إلغاء البيانات المستهلكة خلال مرحلة التدريب. هذه العملية تلغي مقتطفات الكود الزائدة ، مما يسمح للنموذج بالتركيز على أمثلة فريدة وذات صلة. من خلال منع الإضافات على البيانات المتكررة ، فإنه يعزز أداء النموذج عبر مجموعة متنوعة من مهام الترميز ، مما يضمن أن الكود الذي تم إنشاؤه يلتزم بأفضل الممارسات والمعايير [3] [4].بيانات تدريب شاملة
تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة تتكون من 2 تريليون رموز ، مع 87 ٪ رمز. يتيح هذا التدريب الشامل أن يتعلم Deepseek Coder من مجموعة واسعة من أنماط وممارسات الترميز ، مما يؤدي إلى تحسين قدرته على إنشاء رمز محسّن عبر لغات برمجة متعددة [1] [2]. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يخضع لتصنيع التعليمات على مجموعات بيانات متنوعة لتحسين قدراتها بشكل أكبر [1].مراجعة رمز الوقت والاقتراحات في الوقت الحقيقي
يتميز Deepseek Coder أيضًا بوظائف مراجعة الكود في الوقت الفعلي تحدد الأخطاء وتقترح تحسينات. لا تعمل هذه الإمكانية على تحسين جودة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها فحسب ، بل تعمل أيضًا على مساعدة المطورين في تعزيز قواعد الكود الحالية من خلال توفير رؤى عملية في التحسينات المحتملة [4] [5].باختصار ، يتميز نهج Deepseek Coder في تحسين الكود ببنية الشبكة العصبية المتطورة ، وإدارة الموارد الفعالة من خلال تنشيط الخبراء ، ومراقبة جودة صارمة عبر إلغاء البيانات الواسعة ، وبيانات التدريب الواسعة ، وآليات التغذية المرتدة في الوقت الفعلي. تساهم هذه العناصر بشكل جماعي في قدرتها على إنتاج التعليمات البرمجية عالية الجودة والمحسّنة بكفاءة.
الاستشهادات:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepeek-coder/؟tab=Readme-ov-file
[2]
[3] https://latenode.com/blog/what-is-deepeek-coder-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-eipower-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://dev.to/devaaai/unlock-local-ai-coding-power-run-deepeek-coder-in-vscode-in-60-seconds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-and-ways-to-use-it