A DeepSeek Coder sokrétű megközelítést alkalmaz a kód optimalizálására, a fejlett architektúrák kihasználására és a kiterjedt képzési adatokra. Itt vannak a kód optimalizálásának kezelésének legfontosabb szempontjai:
Fejlett neurális hálózati architektúra
A DeepSeek Coder integrálja mind a transzformátor, mind a szakértők keverékének (MOE) architektúráinak elemeit. Az öngyújtási mechanizmusok használata lehetővé teszi a modell számára, hogy felmérje a különféle tokenek jelentőségét egy bemeneti sorrendben, ami elengedhetetlen a kódon belüli komplex függőségek megértéséhez. Ez a képesség javítja az optimalizált kódrészletek előállításának képességét azáltal, hogy pontosan rögzíti a kontextus és a kódkomponensek közötti kapcsolatok [3].Hatékony erőforrás -felhasználás
A MOE architektúra lehetővé teszi a DeepSeek Coder számára, hogy aktiválja a különféle kódolási feladatokhoz igazított speciális "szakértői" almodelleket. Ez a szelektív aktiválás biztosítja, hogy minden bemenethez csak a releváns számítási erőforrásokat használják fel, ami hatékony feldolgozást eredményez a felesleges általános költségek nélkül. Azáltal, hogy egy adott feladat legmegfelelőbb szakértőire összpontosít, a DeepSeek Coder hatékonyan képes kezelni a komplex kódolási kihívásokat, miközben megőrzi a sebességet és a pontosságot [3] [4].Deduplikáció és minőség -ellenőrzés
A magas színvonalú kimenetek biztosítása érdekében a DeepSeek Coder az edzési szakaszában deduplikációs folyamatot alkalmaz. Ez a folyamat kiküszöböli a redundáns kódrészleteket, lehetővé téve a modell számára, hogy az egyedi és releváns példákra koncentráljon. Az ismétlődő adatok túlteljesítésének megakadályozása révén javítja a modell teljesítményét a kódolási feladatok sokfélesége között, biztosítva, hogy a generációs kódok betartják a bevált gyakorlatokat és szabványokat [3] [4].Átfogó képzési adatok
A modellt egy lényeges adatkészleten képzik, amely 2 trillió tokenből áll, 87% -uk kód. Ez a kiterjedt képzés lehetővé teszi a DeepSeek Coder számára, hogy sokféle kódolási stílusból és gyakorlatból tanuljon, javítva annak képességét, hogy optimalizált kódot generáljon több programozási nyelven [1] [2]. Ezenkívül a különféle adatkészleteken történő finomhangoláson átmegy, hogy tovább finomítsa képességeit [1].valós idejű kód áttekintés és javaslatok
A DeepSeek Coder valós idejű kód-áttekintési funkciókat is tartalmaz, amelyek azonosítják a hibákat és az optimalizálásokat javasolják. Ez a képesség nemcsak javítja a generált kód minőségét, hanem elősegíti a fejlesztőket a meglévő kódbázisok javításában is, mivel betekintést nyújt a lehetséges fejlesztésekbe [4] [5].Összefoglalva: a DeepSeek Coder kód optimalizálására vonatkozó megközelítését a kifinomult neurális hálózati architektúra, a hatékony erőforrás-kezelést a szakértői aktiválás révén, a szigorú minőség-ellenőrzéssel, a deduplikáción keresztül, a kiterjedt képzési adatok és a valós idejű visszacsatolási mechanizmusok jellemzik. Ezek az elemek együttesen hozzájárulnak annak képességéhez, hogy hatékonyan előállítsák a magas színvonalú, optimalizált kódot.
Idézetek:
[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-everythththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-eneration-aipowered-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://dev.to/devaaai/unlock-local-ai-coding-power-deepseek-coder-in-vscode-in-60-Seconds-2Ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-it