Deepseek Coder هو نموذج منظمة العفو الدولية متطورة مصمم لتوليد الكود وتحسينه ، يتم تدريبه على مجموعة بيانات واسعة من 2 تريليون رموز. تؤثر بيانات التدريب هذه بشكل كبير على قدرات التحسين الخاصة بها بعدة طرق رئيسية.
تكوين بيانات التدريب
تتكون مجموعة بيانات التدريب من رمز 87 ٪ ولغة طبيعية 137 ٪ ، وتشمل مجموعة واسعة من لغات البرمجة وسياقات اللغة الطبيعية. يسمح هذا التكوين المتنوع للنموذج ليس فقط لإنشاء التعليمات البرمجية ولكن أيضًا فهم تعليمات المستخدم وتفسيرها بشكل فعال ، مما يؤدي إلى سد الفجوة بين الإدخال البشري وإخراج الماكينة [1] [3]. يساعد إدراج اللغة الطبيعية على فهم الدلالات وراء مهام الترميز ، مما يعزز قدرتها على إنتاج مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة بالسياق.
التأثير على أداء النموذج
1. القدرات الحديثة: يحقق Deepseek Coder أداءً ملحوظًا على معايير الترميز المختلفة ، مثل Humaneval و Multipl-E ، مما يشير إلى كفاءته في توليد كود عالي الجودة [1] [6]. تمكن مجموعة التدريب الشاسعة النموذج من التعلم من العديد من أنماط الترميز ، مما يؤدي إلى تحسين الدقة والكفاءة في توليد الكود.
2. فهم السياق: يستخدم النموذج حجم نافذة سياق من رموز 16K ، مما يسمح له بالحفاظ على سياق أوسع أثناء توليد الرمز. هذه الإمكانية أمر بالغ الأهمية لفهم مهام الترميز المعقدة التي تتطلب إدراكًا للمدخلات والمخرجات السابقة داخل جلسة واحدة [1] [2].
3. تقنيات التعلم المتقدمة: توظف Deepseek Coder تقنيات متقدمة مثل المهام المليئة بالفراغ أثناء التدريب ، مما يعزز قدرتها على إكمال قصاصات الكود الجزئي بذكاء. هذه الطريقة لا تحسن معدلات الانتهاء فحسب ، بل تعمل أيضًا على تعزيز فهم أعمق لهياكل الترميز وبناء الجملة [1] [4].
4. التحسين من خلال إلغاء البيانات المستهلكة: لضمان بيانات التدريب عالية الجودة ، يقوم Deepseek Coder بتنفيذ عمليات إلغاء البيانات المستهلكة التي تزيل قصاصات الشفرة الزائدة. تمنع هذه الاستراتيجية من التكلفة على البيانات المتكررة ، مما يسمح للنموذج بالتعميم بشكل أفضل عبر سيناريوهات الترميز المتنوعة [3] [4].
5. المكونات المتخصصة: تتضمن الهندسة المعمارية آليات مثل مزيج من الخبراء (MOE) ، والتي تنشط فقط الأجزاء ذات الصلة من النموذج بناءً على مهمة الإدخال. يعمل هذا التنشيط الانتقائي على تحسين الكفاءة الحسابية ويسمح بمزيد من الفهم الدقيق وتوليد التعليمات البرمجية المعقدة [4] [5].
خاتمة
تدريب واسع النطاق على 2 تريليون الرموز يزود برمز Deepseek مع أساس قوي لفهم وتوليد التعليمات البرمجية عبر لغات البرمجة المختلفة. يعمل تصميمه على تحسين الأداء من خلال تقنيات التعلم المتقدمة ، والوعي السياقي ، واستخدام الموارد الفعال ، مما يجعله أداة قوية للمطورين الذين يبحثون عن حلول الترميز الآلية.
الاستشهادات:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepeek-coder/؟tab=Readme-ov-file
[2] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[3] https://latenode.com/blog/what-is-deepeek-coder-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[4] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-lay-ways-to-use-it
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-eipower-cod
[8] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in-one-place