A Deepseek Coder emprega uma abordagem multifacetada para otimização de código, alavancando arquiteturas avançadas e extensos dados de treinamento. Aqui estão os principais aspectos de como ele lida com a otimização de código:
Arquitetura de rede neural avançada
O codificador Deepseek integra elementos das arquiteturas transformador e da mistura de especialistas (MOE). O uso de mecanismos de auto-atimento permite que o modelo avalie a importância de diferentes tokens em uma sequência de entrada, o que é crucial para entender as dependências complexas dentro do código. Esse recurso aprimora sua capacidade de gerar trechos de código otimizados, capturando com precisão o contexto e as relações entre os componentes do código [3].Utilização de recursos eficientes
A arquitetura MOE permite que o codificador DeepSeek ative submodelos "especialistas" específicos adaptados para diferentes tarefas de codificação. Essa ativação seletiva garante que apenas os recursos computacionais relevantes sejam utilizados para cada entrada, levando a processamento eficiente sem sobrecarga desnecessária. Ao se concentrar nos especialistas mais pertinentes para uma determinada tarefa, o codificador Deepseek pode lidar com desafios de codificação complexos de maneira eficaz, mantendo a velocidade e a precisão [3] [4].Deduplicação e controle de qualidade
Para garantir resultados de alta qualidade, o DeepSeek Coder emprega um processo de desduplicação durante sua fase de treinamento. Esse processo elimina trechos de código redundantes, permitindo que o modelo se concentre em exemplos únicos e relevantes. Ao impedir o excesso de ajustes nos dados repetitivos, ele aprimora o desempenho do modelo em uma gama diversificada de tarefas de codificação, garantindo que o geração de código adere às melhores práticas e padrões [3] [4].dados de treinamento abrangentes
O modelo é treinado em um conjunto de dados substancial composto por 2 trilhões de tokens, sendo 87% o código. Esse treinamento extensivo permite que o codificador Deepseek aprenda com uma ampla variedade de estilos e práticas de codificação, melhorando sua capacidade de gerar código otimizado em várias linguagens de programação [1] [2]. Além disso, ele passa por uma instrução fino em diversos conjuntos de dados para refinar ainda mais seus recursos [1].Revisão de código em tempo real e sugestões
O Deepseek Coder também apresenta funcionalidades de revisão de código em tempo real que identificam erros e sugerem otimizações. Esse recurso não apenas melhora a qualidade do código gerado, mas também ajuda os desenvolvedores a aprimorar as bases de código existentes, fornecendo informações acionáveis sobre possíveis melhorias [4] [5].Em resumo, a abordagem do DeepSeek Coder à otimização de código é caracterizada por sua sofisticada arquitetura de rede neural, gerenciamento eficiente de recursos por meio de ativação especializada, controle rigoroso da qualidade por meio da desduplicação, dados extensos de treinamento e mecanismos de feedback em tempo real. Esses elementos contribuem coletivamente para sua capacidade de produzir código otimizado e de alta qualidade.
Citações:
[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-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-tis-new-llm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-aiplowered-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-segunds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeepseek-r1-and-ways-to-use-it