DeepSeek Coder는 코드 생성 및 최적화를 위해 설계된 정교한 AI 모델로, 2 조 2 조의 토큰의 광범위한 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 이 교육 데이터는 몇 가지 주요 방식으로 최적화 기능에 크게 영향을 미칩니다.
훈련 데이터의 구성
교육 데이터 세트는 87% 코드와 13% 자연 언어로 구성되며 광범위한 프로그래밍 언어와 자연어 컨텍스트를 포함합니다. 이 다양한 구성을 통해 모델은 코드를 생성 할뿐만 아니라 사용자 지침을 효과적으로 이해하고 해석하여 사람의 입력과 기계 출력 사이의 간격을 연결 할 수 있습니다 [1] [3]. 자연어를 포함하면 모델이 코딩 작업의 의미를 파악하여 상황에 맞는 코드 스 니펫을 생성하는 능력을 향상시킵니다.
모델 성능에 미치는 영향
1. 최첨단 기능 : DeepSeek Coder는 Humaneval 및 Multipl-E와 같은 다양한 코딩 벤치 마크에서 현저한 성능을 달성하여 고품질 코드를 생성하는 능력을 나타냅니다 [1] [6]. 광대 한 교육용 코퍼스를 통해 모델은 수많은 코딩 패턴에서 학습 할 수있어 코드 생성의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
2. 문맥 이해 :이 모델은 16K 토큰의 컨텍스트 창 크기를 사용하여 코드 생성 중에 더 넓은 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 이 기능은 단일 세션 내에서 이전 입력 및 출력에 대한 인식이 필요한 복잡한 코딩 작업을 이해하는 데 중요합니다 [1] [2].
3. 고급 학습 기술 : DeepSeek Coder는 훈련 중에 반 은금 채우기 작업과 같은 고급 기술을 사용하여 부분 코드 스 니펫을 지능적으로 완성하는 능력을 향상시킵니다. 이 방법은 완료율을 향상시킬뿐만 아니라 코딩 구조와 구문에 대한 더 깊은 이해를 촉진합니다 [1] [4].
4. 중복 제거를 통한 최적화 : 고품질 교육 데이터를 보장하기 위해 DeepSeek Coder는 중복 코드 스 니펫을 제거하는 중간 복제 프로세스를 구현합니다. 이 전략은 반복적 인 데이터에 대한 과계를 방지하여 모델이 다양한 코딩 시나리오에서 더 나은 일반화를 가능하게합니다 [3] [4].
5. 특수 구성 요소 : 아키텍처에는 입력 작업에 따라 모델의 관련 부분 만 활성화하는 전문가 (MOE)와 같은 메커니즘을 통합합니다. 이 선택적 활성화는 계산 효율성을 향상시키고 복잡한 코드의 미묘한 이해와 생성을 허용한다 [4] [5].
결론
2 조의 토큰에 대한 광범위한 교육은 DeepSeek 코더에게 다양한 프로그래밍 언어에서 코드를 이해하고 생성하기위한 강력한 기반을 갖추고 있습니다. 이 디자인은 고급 학습 기술, 맥락 인식 및 효율적인 리소스 활용을 통해 성능을 최적화하여 자동화 된 코딩 솔루션을 찾는 개발자에게 강력한 도구가됩니다.
인용 :
[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-revolutizing-code-automation-in-latenode
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-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-evely-need-to- know-bout-tis-newlm-in-on-one-place