Deepseek Coder kasutab koodi optimeerimiseks mitmetahulist lähenemist, täiustatud arhitektuuride ja ulatuslike koolitusandmete võimendamist. Siin on koodi optimeerimisega seotud põhiaspektid:
Täiustatud närvivõrgu arhitektuur
Deepseek Coder integreerib elemendid nii trafo kui ka segude segu (MOE) arhitektuuridest. Enesejälgimismehhanismide kasutamine võimaldab mudelil hinnata erinevate märkide olulisust sisendjärjestuses, mis on koodi keerukate sõltuvuste mõistmiseks ülioluline. See võime suurendab selle võimet genereerida optimeeritud koodilõigud, jäädvustades täpselt konteksti ja koodikomponentide vahelisi suhteid [3].Tõhus ressursside kasutamine
MOE arhitektuur võimaldab DeepSEEK-Coderil aktiveerida konkreetseid "asjatundlikke" alammodelle, mis on kohandatud erinevatele kodeerimisülesannetele. See valikuline aktiveerimine tagab, et iga sisendi jaoks kasutatakse ainult asjakohaseid arvutusressursse, mis viib tõhusa töötlemiseni ilma tarbetu üldkuluta. Keskendudes antud ülesande jaoks kõige asjakohasematele ekspertidele, saab DeepSEEK Coder tõhusalt käsitleda keerulisi kodeerimisprobleeme, säilitades samal ajal kiiruse ja täpsuse [3] [4].deduplikatsioon ja kvaliteedikontroll
Kvaliteetsete väljundite tagamiseks kasutab Deepseek Coder treeningfaasis deduplikatsiooni. See protsess kõrvaldab ülearused koodilõigud, võimaldades mudelil keskenduda ainulaadsetele ja asjakohastele näidetele. Korduvate andmete ülemäärase täitmise vältimisega suurendab see mudeli jõudlust erinevates kodeerimisülesannetes, tagades, et genereeritud kood järgib parimaid tavasid ja standardeid [3] [4].Põhjalikud koolitusandmed
Mudel koolitatakse olulisel andmekogumil, mis koosneb 2 triljonist märgist, 87% on kood. See ulatuslik koolitus võimaldab Deepseek Coderil õppida mitmesugustest kodeerimisstiilidest ja tavadest, parandades selle võimet genereerida optimeeritud koodi mitme programmeerimiskeele vahel [1] [2]. Lisaks läbib see erinevates andmekogudes peenhäälestamist, et oma võimalusi veelgi täpsustada [1].Reaalajas koodide ülevaade ja ettepanekud
Deepseek Coderil on ka reaalajas koodide ülevaatamise funktsioonid, mis tuvastavad vigu ja soovitavad optimeerimist. See võime ei paranda mitte ainult genereeritud koodi kvaliteeti, vaid aitab ka arendajaid olemasolevate koodibaaside täiustamisel, pakkudes võimalike paranduste tegemist [4] [5].Kokkuvõtlikult iseloomustab Deepseek Coderi lähenemist koodi optimeerimisele selle keerukas närvivõrgu arhitektuur, tõhus ressursside haldamine ekspertide aktiveerimise kaudu, range kvaliteedikontrolli kaudu deduplikatsiooni kaudu, ulatuslikke koolitusandmeid ja reaalajas tagasiside mehhanisme. Need elemendid aitavad ühiselt kaasa selle võimele toota tõhusalt kvaliteetset, optimeeritud koodi.
Tsitaadid:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-base/
]
]
]
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
]
]