DeepSeek Codeer izmanto daudzpusīgu pieeju koda optimizācijai, uzlabotu arhitektūru piesaistīšanai un plašiem apmācības datiem. Šeit ir galvenie aspekti, kā tas apstrādā koda optimizāciju:
uzlabota neironu tīkla arhitektūra
DeepSeek Codeer integrē gan transformatoru, gan no Experts (MOE) arhitektūru elementiem. Pašpārliecinātības mehānismu izmantošana ļauj modelim novērtēt dažādu žetonu nozīmīgumu ievades secībā, kas ir būtiska, lai izprastu sarežģītas atkarības koda ietvaros. Šī spēja uzlabo tās spēju ģenerēt optimizētus koda fragmentus, precīzi uztverot kontekstu un attiecības starp koda komponentiem [3].Efektīva resursu izmantošana
MOE arhitektūra ļauj DeepSeek Codeer aktivizēt īpašus "ekspertu" apakšmodeļus, kas pielāgoti dažādiem kodēšanas uzdevumiem. Šī selektīvā aktivācija nodrošina, ka katrai ieejai tiek izmantoti tikai atbilstoši skaitļošanas resursi, kā rezultātā tiek veikta efektīva apstrāde bez nevajadzīgas pieskaitāmās izmaksas. Koncentrējoties uz visatbilstošākajiem ekspertiem noteiktā uzdevumā, DeepSeek Codeer var efektīvi risināt sarežģītas kodēšanas problēmas, saglabājot ātrumu un precizitāti [3] [4].Deduplikācija un kvalitātes kontrole
Lai nodrošinātu augstas kvalitātes rezultātus, DeepSeek Codeer apmācības posmā izmanto deduplikācijas procesu. Šis process novērš liekos koda fragmentus, ļaujot modelim koncentrēties uz unikāliem un atbilstošiem piemēriem. Novēršot atkārtotu datu pārmērīgu pielāgošanu, tas uzlabo modeļa veiktspēju dažādos kodēšanas uzdevumu klāstā, nodrošinot, ka ģenerētais kods ievēro labāko praksi un standartus [3] [4].Visaptveroši apmācības dati
Modelis ir apmācīts ievērojamā datu kopā, kas sastāv no 2 triljoniem žetonu, 87% ir kods. Šī plašā apmācība ļauj DeepSeek Codeer mācīties no visdažādākajiem kodēšanas stiliem un praksēm, uzlabojot tā spēju ģenerēt optimizētu kodu vairākās programmēšanas valodās [1] [2]. Turklāt tā tiek veikta instrukcijā, kas precīzi pielāgo dažādas datu kopas, lai vēl vairāk uzlabotu tās iespējas [1].reālā laika koda pārskats un ieteikumi
DeepSeek Codeer piedāvā arī reālā laika koda pārskata funkcijas, kas identificē kļūdas un ierosina optimizāciju. Šī spēja ne tikai uzlabo ģenerētā koda kvalitāti, bet arī palīdz izstrādātājiem uzlabot esošās kodu bāzes, sniedzot praktisku ieskatu iespējamos uzlabojumos [4] [5].Rezumējot, DeepSeek Codeer pieeja kodu optimizācijai ir raksturīga tā sarežģītā neironu tīkla arhitektūra, efektīva resursu pārvaldība, izmantojot ekspertu aktivizēšanu, stingru kvalitātes kontroli, izmantojot deduplikāciju, plašus apmācības datus un reāllaika atgriezeniskās saites mehānismus. Šie elementi kolektīvi veicina tā spēju efektīvi ražot augstas kvalitātes, optimizētu kodu.
Atsauces:
[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.]
.
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-depseek-coder-the-next-genation--genation-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
.
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-ways-to-use-it