DeepSeek Coder využíva mnohostranný prístup k optimalizácii kódu, využívajúci pokročilé architektúry a rozsiahle údaje o školení. Tu sú kľúčové aspekty toho, ako spracováva optimalizáciu kódu:
Armvanced Neural Network Architecture
DeepSeek Coder integruje prvky z architektúr transformátora a zmesi expertov (MOE). Použitie mechanizmov vlastného pozorovania umožňuje modelu vyhodnotiť význam rôznych tokenov vo vstupnej sekvencii, čo je rozhodujúce pre pochopenie zložitých závislostí v rámci kódu. Táto schopnosť zvyšuje svoju schopnosť generovať optimalizované útržky kódu presným zachytením kontextu a vzťahov medzi komponentmi kódu [3].Efektívne využitie zdrojov
Architektúra MOE umožňuje spoločnosti DeepSeek Codera aktivovať konkrétne pododkupné modely na mieru prispôsobené rôznym kódovacím úlohám. Táto selektívna aktivácia zaisťuje, že pre každý vstup sa využívajú iba príslušné výpočtové zdroje, čo vedie k efektívnemu spracovaniu bez zbytočných režijných nákladov. Zameraním sa na najvýznamnejších odborníkov pre danú úlohu dokáže spoločnosť DeepSeek Coder efektívne zvládnuť komplexné výzvy v kódovaní pri zachovaní rýchlosti a presnosti [3] [4].deduplikácia a kontrola kvality
Aby sa zabezpečilo vysoko kvalitné výstupy, spoločnosť Deepseek Coder používa proces deduplikácie počas svojej fázy výcviku. Tento proces eliminuje redundantné úryvky kódu, čo umožňuje modelu sústrediť sa na jedinečné a relevantné príklady. Tým, že sa zabráni nadmernému zariadeniu na opakujúcich sa údajoch, zvyšuje výkon modelu v rozmanitom rozsahu kódovacích úloh, čím sa zabezpečí, že generovaný kód dodržiava osvedčené postupy a normy [3] [4].Komplexné údaje o školení
Model je vyškolený na podstatnom súbore údajov pozostávajúci z 2 biliónov tokenov, pričom 87% je kód. Tento rozsiahly tréning umožňuje spoločnosti DeepSeek Coder učiť sa zo širokej škály kódovacích štýlov a postupov, čím sa zlepšuje jeho schopnosť generovať optimalizovaný kód vo viacerých programovacích jazykoch [1] [2]. Okrem toho prechádza pokyn do doladenia na rôzne súbory údajov, aby sa ďalej vylepšili svoje schopnosti [1].Preskúmanie a návrhy kódu v reálnom čase
DeepSeek Coder tiež obsahuje funkcie kontroly kódu v reálnom čase, ktoré identifikujú chyby a navrhujú optimalizácie. Táto schopnosť nielen zlepšuje kvalitu vygenerovaného kódu, ale tiež pomáha vývojárom pri zvyšovaní existujúcich kódových základných základov poskytovaním použiteľných poznatkov o potenciálnych zlepšeniach [4] [5].Stručne povedané, prístup spoločnosti DeepSeek Coder k optimalizácii kódu sa vyznačuje sofistikovanou architektúrou neurónovej siete, efektívnou správou zdrojov prostredníctvom odbornej aktivácie, prísnej kontroly kvality prostredníctvom deduplikácie, rozsiahlymi údajmi o školeniach a mechanizmami spätnej väzby v reálnom čase. Tieto prvky kolektívne prispievajú k svojej schopnosti efektívne vytvárať vysoko kvalitný optimalizovaný kód.
Citácie:
[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-revolutionaling-code-automation-in-latenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-eed-to-know-about-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-aipowered-cod-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://dev.to/devaaai/unlock-local-ai-coding-power-rupseek-coder-coder-in-vscode-in-60-60-seconds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it-it