DeepSeek Coder는 코드 최적화에 대한 다각적 인 접근 방식을 사용하여 고급 아키텍처 및 광범위한 교육 데이터를 활용합니다. 코드 최적화를 처리하는 방법의 주요 측면은 다음과 같습니다.
고급 신경망 아키텍처
DeepSeek Coder는 변압기와 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처의 요소를 통합합니다. 자체 변환 메커니즘을 사용하면 모델이 입력 순서에서 다른 토큰의 중요성을 평가할 수 있으며, 이는 코드 내에서 복잡한 종속성을 이해하는 데 중요합니다. 이 기능은 코드 구성 요소 간의 컨텍스트와 관계를 정확하게 캡처하여 최적화 된 코드 스 니펫을 생성하는 능력을 향상시킵니다 [3].효율적인 리소스 사용
MOE 아키텍처를 통해 DeepSeek Coder는 다양한 코딩 작업에 맞게 조정 된 특정 "전문가"서브 모델을 활성화 할 수 있습니다. 이 선택적 활성화는 각 입력에 대해 관련 계산 자원 만 활용하여 불필요한 오버 헤드없이 효율적인 처리로 이어집니다. 주어진 작업에 가장 적합한 전문가에게 초점을 맞추면 DeepSeek 코더는 속도와 정확성을 유지하면서 복잡한 코딩 문제를 효과적으로 처리 할 수 있습니다 [3] [4].중복 제거 및 품질 관리
고품질 출력을 보장하기 위해 DeepSeek Coder는 교육 단계에서 중복 제거 프로세스를 사용합니다. 이 프로세스는 중복 코드 스 니펫을 제거하여 모델이 고유하고 관련된 예제에 집중할 수 있습니다. 반복적 인 데이터에 대한 과결을 방지함으로써 다양한 코딩 작업에서 모델의 성능을 향상시켜 생성 된 코드가 모범 사례 및 표준에 부착되도록합니다 [3] [4].포괄적 인 교육 데이터
이 모델은 2 조 2 조의 토큰으로 구성된 실질적인 데이터 세트에 대해 훈련을 받았으며 87%는 코드입니다. 이 광범위한 교육을 통해 DeepSeek Coder는 다양한 코딩 스타일과 관행에서 배울 수있어 여러 프로그래밍 언어에서 최적화 된 코드를 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다 [1] [2]. 또한 다양한 데이터 세트에 대한 지침 미세 조정을 겪고 기능을 더 세분화합니다 [1].실시간 코드 검토 및 제안
DeepSeek Coder는 또한 오류를 식별하고 최적화를 제안하는 실시간 코드 검토 기능을 특징으로합니다. 이 기능은 생성 된 코드의 품질을 향상시킬뿐만 아니라 잠재적 인 개선에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 기존 코드베이스를 향상시키는 데 도움이됩니다 [4] [5].요약하면, 코드 최적화에 대한 DeepSeek Coder의 접근 방식은 정교한 신경망 아키텍처, 전문가 활성화를 통한 효율적인 자원 관리, 중복 제거를 통한 엄격한 품질 관리, 광범위한 교육 데이터 및 실시간 피드백 메커니즘을 특징으로합니다. 이러한 요소는 고품질의 최적화 된 코드를 효율적으로 생산하는 능력에 총체적으로 기여합니다.
인용 :
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-base/base/
[3] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutizing-code-automation-in-latenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-bout-cis-newlm-in-on-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-60-seconds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-wes-it