Deepseek Coderは、コード生成と最適化のために設計された洗練されたAIモデルであり、2兆トークンの広範なデータセットでトレーニングされています。このトレーニングデータは、いくつかの重要な方法で最適化機能に大きく影響します。
##トレーニングデータの構成
トレーニングデータセットは、87％のコードと13％の自然言語で構成されており、幅広いプログラミング言語と自然言語のコンテキストが含まれています。この多様な構成により、モデルはコードを生成するだけでなく、ユーザーの命令を効果的に理解および解釈することができ、人間の入力と機械出力のギャップを埋めることができます[1] [3]。自然言語を含めることで、モデルはコーディングタスクの背後にあるセマンティクスを把握し、コンテキストに関連するコードスニペットを生成する能力を高めます。
##モデルパフォーマンスへの影響
1.最先端の機能：DeepSeek Coderは、HumanvalやMultipl-Eなどのさまざまなコーディングベンチマークで顕著なパフォーマンスを実現し、高品質のコードを生成する習熟度を示しています[1] [6]。膨大なトレーニングコーパスにより、モデルは多数のコーディングパターンから学習でき、コード生成の精度と効率が向上します。
2。コンテキストの理解：モデルは、16Kトークンのコンテキストウィンドウサイズを使用して、コード生成中により広いコンテキストを維持できるようにします。この機能は、単一のセッション[1] [2]内で以前の入力と出力の認識を必要とする複雑なコーディングタスクを理解するために重要です。
3.高度な学習技術：Deepseek Coderは、トレーニング中に空間の充填タスクなどの高度な技術を採用しており、部分的なコードスニペットをインテリジェントに完了する能力を高めます。この方法は、完了率を改善するだけでなく、コーディング構造と構文のより深い理解を促進します[1] [4]。
4.重複排除による最適化：高品質のトレーニングデータを確保するために、DeepSeek Coderは冗長コードスニペットを削除する重複排除プロセスを実装します。この戦略は、反復データへの過剰適合を防ぎ、モデルが多様なコーディングシナリオでより良く一般化できるようにします[3] [4]。
5。専門的なコンポーネント：アーキテクチャには、入力タスクに基づいてモデルの関連部分のみをアクティブにする専門家（MOE）の混合などのメカニズムが組み込まれています。この選択的活性化により、計算効率が向上し、複雑なコードのより微妙な理解と生成が可能になります[4] [5]。
＃＃ 結論
2兆個のトークンに関する広範なトレーニングは、さまざまなプログラミング言語でコードを理解し、生成するための堅牢な基盤をDeepseek Coderに装備しています。その設計は、高度な学習技術、コンテキストの認識、効率的なリソース利用を通じてパフォーマンスを最適化し、自動コーディングソリューションを求める開発者にとって強力なツールになります。
引用：
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[3] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionizing-automation-in-latenode
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-ways-to-use-it
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-deepseek-coder-the-next-generation-aipowered-cod
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-nuk-about-this-llm-in-one-floce