„Deepseek Coder“ naudoja daugialypį požiūrį į kodų optimizavimą, panaudojant pažangias architektūras ir išsamius mokymo duomenis. Čia yra pagrindiniai aspektai, kaip jis tvarko kodo optimizavimą:
Išplėstinė neuroninio tinklo architektūra
„Deepseek Coder“ integruoja elementus tiek iš transformatoriaus, tiek iš ekspertų mišinio (MOE) architektūros. Savarankiško lankymo mechanizmų naudojimas leidžia modeliui įvertinti skirtingų žetonų reikšmingumą įvesties sekoje, kuri yra labai svarbi norint suprasti sudėtingas priklausomybes nuo kodekso. Ši galimybė padidina jos sugebėjimą generuoti optimizuotus kodo fragmentus tiksliai užfiksuojant kontekstą ir ryšius tarp kodo komponentų [3].Efektyvus išteklių panaudojimas
„MOE“ architektūra suteikia galimybę „Deepseee“ koderiui suaktyvinti konkrečius „ekspertų“ modelius, pritaikytus skirtingoms kodavimo užduotims. Šis selektyvus aktyvavimas užtikrina, kad kiekvienam įvestims bus naudojami tik svarbūs skaičiavimo ištekliai, todėl efektyvus apdorojimas be nereikalingų pridėtinių išlaidų. Sutelkdamas dėmesį į tinkamiausius tam tikros užduoties ekspertus, „Deepseee Coder“ gali efektyviai spręsti sudėtingus kodavimo iššūkius, išlaikydamas greitį ir tikslumą [3] [4].dedukcija ir kokybės kontrolė
Siekdamas užtikrinti aukštos kokybės išėjimus, „Deepseek Coder“ mokymo etape naudoja dedukavimo procesą. Šis procesas pašalina nereikalingus kodo fragmentus, leidžiančius modeliui sutelkti dėmesį į unikalius ir svarbius pavyzdžius. Užkirstant kelią perpildymui pasikartojantiems duomenims, jis padidina modelio našumą įvairiose kodavimo užduotyse, užtikrinant, kad generuojamas kodas laikosi geriausios praktikos ir standartų [3] [4].Išsamūs mokymo duomenys
Modelis yra mokomas didelio duomenų rinkinio, susidedančio iš 2 trilijonų žetonų, o 87% yra kodas. Šis platus mokymai leidžia „Deepseeek“ koderiui mokytis iš įvairių kodavimo stilių ir praktikos, pagerinant jo sugebėjimą generuoti optimizuotą kodą įvairiose programavimo kalbose [1] [2]. Be to, jame mokoma, kad būtų galima tiksliai suderinti įvairius duomenų rinkinius, kad būtų galima dar labiau patikslinti savo galimybes [1].realaus laiko kodo peržiūra ir pasiūlymai
„Deepseek Coder“ taip pat pasižymi realaus laiko kodo peržiūros funkcijomis, kurios nustato klaidas ir siūlo optimizavimą. Ši galimybė ne tik pagerina sugeneruoto kodo kokybę, bet ir padeda kūrėjams tobulinti esamas kodų bazes, pateikiant veiksmingų įžvalgų apie galimus patobulinimus [4] [5].Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek Coder“ požiūris į kodų optimizavimą būdingas sudėtinga nervų tinklo architektūra, efektyvus išteklių valdymas, naudojant ekspertų aktyvavimą, griežtą kokybės kontrolę, naudojant deduplikaciją, išsamius mokymo duomenis ir realiojo laiko grįžtamojo ryšio mechanizmus. Šie elementai kartu prisideda prie jo sugebėjimo efektyviai gaminti aukštos kokybės, optimizuotą kodą.
Citatos:
[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-reed-to-know-out-outhis-new-llm-in-on-oon-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-agowered-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-seconds-2Ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-it