Coder DeepSeek sử dụng một cách tiếp cận nhiều mặt để tối ưu hóa mã, tận dụng các kiến trúc nâng cao và dữ liệu đào tạo sâu rộng. Dưới đây là các khía cạnh chính của cách nó xử lý tối ưu hóa mã:
Kiến trúc mạng lưới thần kinh nâng cao
DeepSeek Coder tích hợp các yếu tố từ cả kiến trúc Transformer và M cấp độ các chuyên gia (MOE). Việc sử dụng các cơ chế tự ý cho phép mô hình đánh giá tầm quan trọng của các mã thông báo khác nhau theo trình tự đầu vào, điều này rất quan trọng để hiểu các phụ thuộc phức tạp trong mã. Khả năng này tăng cường khả năng tạo đoạn mã được tối ưu hóa bằng cách nắm bắt chính xác bối cảnh và mối quan hệ giữa các thành phần mã [3].Sử dụng tài nguyên hiệu quả
Kiến trúc MOE cho phép DeepSeek Coder kích hoạt các mô hình phụ "Chuyên gia" cụ thể phù hợp với các tác vụ mã hóa khác nhau. Kích hoạt chọn lọc này đảm bảo rằng chỉ có các tài nguyên tính toán có liên quan được sử dụng cho mỗi đầu vào, dẫn đến xử lý hiệu quả mà không cần chi phí không cần thiết. Bằng cách tập trung vào các chuyên gia thích hợp nhất cho một nhiệm vụ nhất định, DeepSeek Coder có thể xử lý các thách thức mã hóa phức tạp một cách hiệu quả trong khi duy trì tốc độ và độ chính xác [3] [4].DED sự kết hợp và kiểm soát chất lượng
Để đảm bảo đầu ra chất lượng cao, DeepSeek Coder sử dụng quy trình sao chép trong giai đoạn đào tạo. Quá trình này loại bỏ các đoạn mã dự phòng, cho phép mô hình tập trung vào các ví dụ độc đáo và có liên quan. Bằng cách ngăn chặn quá mức dữ liệu lặp đi lặp lại, nó tăng cường hiệu suất của mô hình trên một loạt các tác vụ mã hóa đa dạng, đảm bảo rằng mã được tạo tuân thủ các thực tiễn và tiêu chuẩn tốt nhất [3] [4].Dữ liệu đào tạo toàn diện
Mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu đáng kể bao gồm 2 nghìn tỷ mã thông báo, với 87% là mã. Việc đào tạo rộng rãi này cho phép DeepSeek Coder học hỏi từ nhiều kiểu và thực hành mã hóa khác nhau, cải thiện khả năng tạo mã được tối ưu hóa trên nhiều ngôn ngữ lập trình [1] [2]. Ngoài ra, nó trải qua hướng dẫn tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu khác nhau để tinh chỉnh các khả năng của nó hơn nữa [1].Đánh giá và đề xuất mã thời gian thực
DeepSeek Coder cũng có các chức năng xem xét mã thời gian thực xác định lỗi và đề xuất tối ưu hóa. Khả năng này không chỉ cải thiện chất lượng của mã được tạo mà còn hỗ trợ các nhà phát triển trong việc tăng cường các cơ sở mã hiện có bằng cách cung cấp những hiểu biết có thể hành động về các cải tiến tiềm năng [4] [5].Tóm lại, cách tiếp cận tối ưu hóa mã của DeepSeek được đặc trưng bởi kiến trúc mạng thần kinh tinh vi, quản lý tài nguyên hiệu quả thông qua kích hoạt chuyên gia, kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt thông qua sự trùng lặp, dữ liệu đào tạo rộng rãi và cơ chế phản hồi thời gian thực. Các yếu tố này tập thể đóng góp vào khả năng sản xuất mã chất lượng cao, tối ưu hóa hiệu quả.
Trích dẫn:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https:
[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