Deepseek Coder ใช้วิธีการหลายแง่มุมในการเพิ่มประสิทธิภาพรหัสใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมขั้นสูงและข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวาง นี่คือประเด็นสำคัญของวิธีจัดการการเพิ่มประสิทธิภาพรหัส:
สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทขั้นสูง
Deepseek Coder รวมองค์ประกอบจากสถาปัตยกรรมทั้งหม้อแปลงและส่วนผสมของ Experts (MOE) การใช้กลไกการควบคุมตนเองช่วยให้แบบจำลองประเมินความสำคัญของโทเค็นที่แตกต่างกันในลำดับอินพุตซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำความเข้าใจการพึ่งพาที่ซับซ้อนภายในรหัส ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการสร้างตัวอย่างโค้ดที่ดีที่สุดโดยการจับบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบรหัสอย่างแม่นยำ [3]การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ
สถาปัตยกรรม MOE ช่วยให้ Coder Deepseek สามารถเปิดใช้งานโมเดลย่อย "ผู้เชี่ยวชาญ" เฉพาะที่เหมาะสำหรับงานการเข้ารหัสที่แตกต่างกัน การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่ามีการใช้ทรัพยากรการคำนวณที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละอินพุตเท่านั้นซึ่งนำไปสู่การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับงานที่กำหนด Coder Deepseek สามารถจัดการกับความท้าทายในการเข้ารหัสที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่รักษาความเร็วและความแม่นยำ [3] [4]การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนและการควบคุมคุณภาพ
เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง Deepseek Coder ใช้กระบวนการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม กระบวนการนี้กำจัดตัวอย่างโค้ดที่ซ้ำซ้อนทำให้แบบจำลองมีสมาธิกับตัวอย่างที่ไม่ซ้ำกันและที่เกี่ยวข้อง ด้วยการป้องกันการใช้ข้อมูลซ้ำ ๆ มากเกินไปทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลมีประสิทธิภาพในการเข้ารหัสที่หลากหลายเพื่อให้มั่นใจว่ารหัสที่สร้างขึ้นตามแนวทางปฏิบัติและมาตรฐานที่ดีที่สุด [3] [4]ข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุม
โมเดลได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่สำคัญซึ่งประกอบด้วยโทเค็น 2 ล้านล้านโทเค็นโดย 87% เป็นรหัส การฝึกอบรมที่กว้างขวางนี้ช่วยให้ Coder Deepseek สามารถเรียนรู้จากรูปแบบการเข้ารหัสและแนวทางปฏิบัติที่หลากหลายปรับปรุงความสามารถในการสร้างรหัสที่ดีที่สุดในหลายภาษาการเขียนโปรแกรม [1] [2] นอกจากนี้ยังผ่านการเรียนการสอนการปรับแต่งชุดข้อมูลที่หลากหลายเพื่อปรับแต่งความสามารถเพิ่มเติม [1]การตรวจสอบรหัสเรียลไทม์และคำแนะนำ
Deepseek Coder ยังมีฟังก์ชันการตรวจสอบรหัสแบบเรียลไทม์ที่ระบุข้อผิดพลาดและแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพ ความสามารถนี้ไม่เพียง แต่ปรับปรุงคุณภาพของรหัสที่สร้างขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในการปรับปรุงรหัสฐานที่มีอยู่โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ในการปรับปรุงที่อาจเกิดขึ้น [4] [5]โดยสรุปวิธีการของ Deepseek Coder ในการเพิ่มประสิทธิภาพรหัสนั้นโดดเด่นด้วยสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทที่มีความซับซ้อนการจัดการทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพผ่านการเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญการควบคุมคุณภาพอย่างเข้มงวดผ่านการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวางและกลไกการตอบรับแบบเรียลไทม์ องค์ประกอบเหล่านี้รวมถึงความสามารถในการสร้างรหัสคุณภาพสูงและปรับให้เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:
[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-his-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