Deepseek Coder uporablja večplastni pristop k optimizaciji kode, uporabi naprednih arhitektur in obsežnih podatkov o usposabljanju. Tu so ključni vidiki, kako ravna z optimizacijo kode:
Napredna arhitektura nevronske mreže
Deepseek Coder vključuje elemente tako iz arhitektur transformatorjev kot iz mešanic (MOE). Uporaba mehanizmov za samonapadanje omogoča modelu, da oceni pomen različnih žetonov v vhodnem zaporedju, kar je ključnega pomena za razumevanje zapletenih odvisnosti znotraj kode. Ta sposobnost povečuje njegovo sposobnost ustvarjanja optimiziranih odrezkov kode z natančnim zajemanjem konteksta in odnosov med komponentami kode [3].Učinkovita uporaba virov
Arhitektura MO omogoča, da Deepseek Coder aktivira posebne "strokovne" podmodele, prilagojene za različne naloge kodiranja. Ta selektivna aktivacija zagotavlja, da se za vsak vhod uporabljajo samo ustrezni računski viri, kar vodi do učinkovite obdelave brez nepotrebnih režijskih stroškov. Z osredotočanjem na najbolj ustrezne strokovnjake za določeno nalogo lahko koder Deepseek učinkovito spopada z zapletenimi izzivi kodiranja, hkrati pa ohranja hitrost in natančnost [3] [4].Deduplikacija in nadzor kakovosti
Da bi zagotovili kakovostne rezultate, Deepseek Coder v fazi usposabljanja uporablja postopek deduplikacije. Ta postopek odpravlja odvečne odrezke kode, kar omogoča, da se model osredotoči na edinstvene in ustrezne primere. S preprečevanjem prekomernega prilagajanja ponavljajočih se podatkov izboljšuje delovanje modela v raznolikem paletu kodirnih nalog, s čimer zagotavlja, da se ustvari ustvarjena koda za najboljše prakse in standarde [3] [4].Izčrpni podatki o usposabljanju
Model je usposobljen na velikem naboru podatkov, sestavljen iz 2 bilijonov žetonov, 87% pa je kode. To obsežno usposabljanje omogoča, da se koder Deepseek uči iz najrazličnejših stilov in praks kodiranja, kar izboljšuje njegovo sposobnost ustvarjanja optimizirane kode v več programskih jezikih [1] [2]. Poleg tega je podvržena natančnemu nastavitvi na različne nabora podatkov, da bi še dodatno izboljšala svoje zmogljivosti [1].Pregled kode v realnem času in predlogi
Deepseek Coder ima tudi funkcionalnosti pregleda kode v realnem času, ki prepoznavajo napake in predlagajo optimizacije. Ta sposobnost ne samo izboljšuje kakovost ustvarjene kode, ampak tudi pomaga razvijalcem pri izboljšanju obstoječih baz kode z zagotavljanjem dejanskih vpogleda v morebitne izboljšave [4] [5].Če povzamemo, je za pristop Deepseek Coderja k optimizaciji kode značilna njegova izpopolnjena arhitektura nevronskih omrežij, učinkovito upravljanje virov s strokovno aktivacijo, strogim nadzorom kakovosti z deduplikacijo, obsežnimi podatki o usposabljanju in mehanizmi povratnih informacij v realnem času. Ti elementi skupaj prispevajo k njegovi sposobnosti ustvarjanja kakovostne, optimizirane kode.
Navedbe:
[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-revoluting-code-automation-in-latenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-do-vezna-about-this-new-llm-in-one-flace
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-aipowed-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931V1
[7] https://dev.to/devaaai/unlock-local-ai-coding-power-reepseek-coder-in-Vscode-in-60-seconds-2ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-aws-to-it-it