Deepseek Kodlayıcı, kod optimizasyonu için çok yönlü bir yaklaşım kullanır, ileri mimarileri ve kapsamlı eğitim verilerini kullanır. Kod optimizasyonunu nasıl işlediğinin temel yönleri:
Gelişmiş Sinir Ağı Mimarisi
Deepseek kodlayıcı, hem transformatör hem de ekspertler (MOE) mimarilerinden gelen elemanları entegre eder. Kendi kendine dikkat mekanizmalarının kullanılması, modelin, kod içindeki karmaşık bağımlılıkları anlamak için çok önemli olan bir giriş sırasındaki farklı jetonların önemini değerlendirmesine izin verir. Bu özellik, kod bileşenleri arasındaki bağlamı ve ilişkileri doğru bir şekilde yakalayarak optimize edilmiş kod snippet'leri oluşturma yeteneğini geliştirir [3].Verimli kaynak kullanımı
MOE mimarisi, Deepseek kodlayıcısının farklı kodlama görevleri için tasarlanmış belirli "uzman" alt modelleri etkinleştirmesini sağlar. Bu seçici aktivasyon, her bir giriş için yalnızca ilgili hesaplama kaynaklarının kullanılmasını sağlar ve gereksiz yüksüz verimli işlemeye yol açar. Belirli bir görev için en uygun uzmanlara odaklanarak, Deepseek kodlayıcı, hız ve doğruluğu korurken karmaşık kodlama zorluklarını etkili bir şekilde ele alabilir [3] [4].Tekilleştirme ve Kalite Kontrolü
Yüksek kaliteli çıktılar sağlamak için Deepseek kodlayıcı, eğitim aşamasında bir tekilleştirme işlemi kullanır. Bu işlem, modelin benzersiz ve ilgili örneklere konsantre olmasını sağlayarak yedek kod parçacıklarını ortadan kaldırır. Tekrarlayan verilere aşırı uymayı önleyerek, modelin performansını çeşitli kodlama görevleri arasındaki performansını artırarak oluşturulan kodun en iyi uygulamalara ve standartlara uymasını sağlar [3] [4].Kapsamlı Eğitim Verileri
Model, 2 trilyon jetondan oluşan önemli bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve% 87'si koddur. Bu kapsamlı eğitim, Deepseek kodlayıcısının çok çeşitli kodlama stilleri ve uygulamalarından öğrenmesini sağlar ve birden fazla programlama dilinde optimize edilmiş kod oluşturma yeteneğini geliştirir [1] [2]. Ek olarak, yeteneklerini daha da geliştirmek için çeşitli veri kümelerinde talimat ince ayarına tabi tutulur [1].Gerçek Zamanlı Kod İncelemesi ve Önerileri
Deepseek Coder ayrıca hataları tanımlayan ve optimizasyon öneren gerçek zamanlı kod inceleme işlevlerine sahiptir. Bu özellik yalnızca oluşturulan kodun kalitesini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda potansiyel iyileştirmeler hakkında işlem yapılabilir bilgiler sağlayarak geliştiricilerin mevcut kod tabanlarını geliştirmesine yardımcı olur [4] [5].Özetle, Deepseek kodlayıcısının kod optimizasyonuna yaklaşımı, sofistike sinir ağı mimarisi, uzman aktivasyonu yoluyla verimli kaynak yönetimi, tekilleştirme yoluyla titiz kalite kontrolü, kapsamlı eğitim verileri ve gerçek zamanlı geri bildirim mekanizmaları ile karakterizedir. Bu unsurlar, yüksek kaliteli, optimize edilmiş kod üretme yeteneğine toplu olarak katkıda bulunur.
Alıntılar:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ovfile
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-doder-67b-base/
[3] https://latenode.com/blog/what-is-eepseek-doder-revolutioning-code-tomation-in-lateenode
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-verything-noou-need-to-wout-about-this-new-lm-in-one-place
[5] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/intrroducing-deepseek-dhe-the-Next-generation-aipowered-cod
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://dev.to/devaaai/unlock-local-aidoding-power-run-depseek--in-vscode-in-60-seunds-2Ke2
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it