Deepseek Coder utilise une approche multiforme de l'optimisation du code, tirant parti des architectures avancées et des données de formation approfondies. Voici les aspects clés de la façon dont il gère l'optimisation du code:
Architecture de réseau de neurones avancé
Deepseek Coder intègre des éléments des architectures du transformateur et du mélange de réseaux (MOE). L'utilisation de mécanismes d'auto-agencement permet au modèle d'évaluer la signification de différents jetons dans une séquence d'entrée, ce qui est crucial pour comprendre les dépendances complexes dans le code. Cette capacité améliore sa capacité à générer des extraits de code optimisés en capturant avec précision le contexte et les relations entre les composants de code [3].Utilisation efficace des ressources
L'architecture MOE permet à Deepseek Coder d'activer des sous-modèles "experts" spécifiques adaptés à différentes tâches de codage. Cette activation sélective garantit que seules les ressources de calcul pertinentes sont utilisées pour chaque entrée, conduisant à un traitement efficace sans frais généraux inutiles. En se concentrant sur les experts les plus pertinents pour une tâche donnée, Deepseek Coder peut gérer efficacement les défis de codage complexes tout en maintenant la vitesse et la précision [3] [4].Deduplication et Contrôle de la qualité
Pour garantir des résultats de haute qualité, Deepseek Coder utilise un processus de déduplication pendant sa phase de formation. Ce processus élimine les extraits de code redondants, permettant au modèle de se concentrer sur des exemples uniques et pertinents. En empêchant le sur-ajustement des données répétitives, il améliore les performances du modèle à travers une gamme diversifiée de tâches de codage, garantissant que le code généré adhère aux meilleures pratiques et normes [3] [4].Données de formation complètes
Le modèle est formé sur un ensemble de données substantiel composé de 2 billions de jetons, 87% étant du code. Cette formation approfondie permet à Deepseek Coder d'apprendre d'une grande variété de styles et de pratiques de codage, améliorant sa capacité à générer du code optimisé dans plusieurs langages de programmation [1] [2]. De plus, il subit des instructions ajustées sur divers ensembles de données pour affiner ses capacités davantage [1].Examen et suggestions de code en temps réel
Deepseek Coder propose également des fonctionnalités d'examen de code en temps réel qui identifient les erreurs et suggèrent des optimisations. Cette capacité améliore non seulement la qualité du code généré, mais aide également les développeurs à améliorer les bases de code existantes en fournissant des informations exploitables sur les améliorations potentielles [4] [5].En résumé, l'approche de Deepseek Coder à l'optimisation du code est caractérisée par son architecture de réseau neuronal sophistiqué, sa gestion efficace des ressources par l'activation d'experts, son contrôle de qualité rigoureux via la déduplication, les données de formation approfondies et les mécanismes de rétroaction en temps réel. Ces éléments contribuent collectivement à sa capacité à produire efficacement le code optimisé de haute qualité.
Citations:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-base/
[3] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutioning-code-automation-intenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-aipowered-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://dev.to/devaaai/unlock-local-ai-coding-power-run-deepseek-coder-in-vscode-in-60-sesconds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-ways-to-use-it