DeepSeek Coder використовує багатогранний підхід до оптимізації коду, використання вдосконалених архітектур та широких даних про навчання. Ось ключові аспекти того, як він обробляє оптимізацію коду:
Архітектура розширеної нейронної мережі
Coder DeepSeek інтегрує елементи як з трансформатора, так і з архітектури суміші експертів (МО). Використання механізмів самовдосконалення дозволяє моделі оцінювати значущість різних жетонів у вхідній послідовності, що має вирішальне значення для розуміння складних залежностей у коді. Ця здатність підвищує його здатність генерувати оптимізовані фрагменти коду, точно фіксуючи контекст та взаємозв'язки між компонентами коду [3].Ефективне використання ресурсів
Архітектура МО дозволяє DeepSeek Coder активувати конкретні "експертні" підмоделі, пристосовані для різних завдань кодування. Ця селективна активація забезпечує використання лише відповідних обчислювальних ресурсів для кожного введення, що призводить до ефективної обробки без зайвих накладних витрат. Орієнтуючись на найбільш відповідних експертів для даного завдання, Coder DeepSeek може ефективно обробляти складні виклики кодування, зберігаючи швидкість та точність [3] [4].дедуплікація та контроль якості
Для забезпечення високоякісних результатів DeepSeek Coder використовує процес дедупликації під час фази навчання. Цей процес виключає зайві фрагменти коду, що дозволяє моделі зосередитися на унікальних та відповідних прикладах. Запобігаючи перенапруженням даних про повторювані дані, це підвищує продуктивність моделі в різноманітному діапазоні завдань кодування, гарантуючи, що генерований код дотримується найкращих практик та стандартів [3] [4].Комплексні дані про навчання
Модель проходить навчання на значному наборі даних, що складається з 2 трлн жетонів, 87% - код. Це широке навчання дозволяє DeepSeek Coder вчитися з широкого спектру стилів та практик кодування, вдосконалюючи його здатність генерувати оптимізований код на різних мовах програмування [1] [2]. Крім того, він піддається інструкції, що тонко налаштовано на різноманітні набори даних для подальшого вдосконалення своїх можливостей [1].Огляд коду в реальному часі та пропозиції
Coder DeepSeek також має функції перегляду коду в режимі реального часу, які визначають помилки та пропонують оптимізацію. Ця можливість не тільки покращує якість створеного коду, але й сприяє розробникам для покращення існуючих кодових баз, надаючи діючі розуміння потенційних вдосконалень [4] [5].Підсумовуючи, підхід Deepseek Coder до оптимізації коду характеризується його складною архітектурою нейронної мережі, ефективним управлінням ресурсами за допомогою експертної активації, суворого контролю якості за допомогою дедуплікації, широких даних про навчання та механізмів зворотного зв'язку в режимі реального часу. Ці елементи колективно сприяють його здатності виробляти високоякісний, оптимізований код ефективно.
Цитати:
[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-know-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-aipowered-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-it