DeepSeek COGER impiega un approccio sfaccettato all'ottimizzazione del codice, sfruttando architetture avanzate e ampi dati di formazione. Ecco gli aspetti chiave di come gestisce l'ottimizzazione del codice:
Architettura di rete neurale avanzata
DeepSeek CODER integra elementi sia dalle architetture del trasformatore che della miscela di esperti (MOE). L'uso di meccanismi di auto-attento consente al modello di valutare il significato dei diversi token in una sequenza di input, che è cruciale per comprendere le dipendenze complesse all'interno del codice. Questa capacità migliora la sua capacità di generare frammenti di codice ottimizzati acquisendo accuratamente contesto e relazioni tra i componenti del codice [3].efficiente utilizzo delle risorse
L'architettura MOE consente al programmatore DeepSeek di attivare specifici sotto-modelli "esperti" su misura per diverse attività di codifica. Questa attivazione selettiva garantisce che vengano utilizzate solo risorse computazionali pertinenti per ciascun input, portando a e efficienti elaborazioni senza spese generali inutili. Concentrandosi sugli esperti più pertinenti per un determinato compito, DeepSeek Coder può gestire efficacemente sfide di codifica complesse mantenendo velocità e accuratezza [3] [4].deduplicazione e controllo di qualità
Per garantire output di alta qualità, Deepseek COGER impiega un processo di deduplicazione durante la sua fase di formazione. Questo processo elimina i frammenti di codice ridondanti, consentendo al modello di concentrarsi su esempi unici e pertinenti. Impedendosi in modo eccessivo sui dati ripetitivi, migliora le prestazioni del modello attraverso una vasta gamma di attività di codifica, garantendo che il codice generato aderisca alle migliori pratiche e standard [3] [4].Dati di formazione completi
Il modello è addestrato su un set di dati sostanziale costituito da 2 trilioni di token, con il Codice dell'87%. Questa vasta formazione consente a Deepseek programmatore di imparare da un'ampia varietà di stili e pratiche di codifica, migliorando la sua capacità di generare codice ottimizzato in più linguaggi di programmazione [1] [2]. Inoltre, subisce una messa a punto dell'istruzione su diversi set di dati per perfezionare ulteriormente le sue capacità [1].revisione del codice in tempo reale e suggerimenti
DeepSeek Coder presenta anche funzionalità di revisione del codice in tempo reale che identificano gli errori e suggeriscono ottimizzazioni. Questa capacità non solo migliora la qualità del codice generato, ma aiuta anche gli sviluppatori a migliorare le basi di codice esistenti fornendo approfondimenti attuabili sui potenziali miglioramenti [4] [5].In sintesi, l'approccio di DeepSeek Coder all'ottimizzazione del codice è caratterizzato dalla sua sofisticata architettura di rete neurale, una gestione efficiente delle risorse attraverso l'attivazione di esperti, un rigoroso controllo di qualità tramite deduplicazione, dati di addestramento esteso e meccanismi di feedback in tempo reale. Questi elementi contribuiscono collettivamente alla sua capacità di produrre un codice di alta qualità e ottimizzato in modo efficiente.
Citazioni:
[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-revolution-code-automation-in-latenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-know-about-this-new-lllm-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-gal-ai-coding-power-run-deepseek-coder-in-vscode-in-60-seconds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it