Deepseek Coder adalah model AI canggih yang dirancang untuk pembuatan kode dan optimasi, dilatih pada dataset luas 2 triliun token. Data pelatihan ini secara signifikan mempengaruhi kemampuan optimisasi dalam beberapa cara utama.
Komposisi data pelatihan
Dataset pelatihan terdiri dari 87% kode dan 13% bahasa alami, mencakup berbagai bahasa pemrograman dan konteks bahasa alami. Komposisi yang beragam ini memungkinkan model untuk tidak hanya menghasilkan kode tetapi juga memahami dan menafsirkan instruksi pengguna secara efektif, menjembatani kesenjangan antara input manusia dan output mesin [1] [3]. Dimasukkannya bahasa alami membantu model memahami semantik di balik tugas pengkodean, meningkatkan kemampuannya untuk menghasilkan cuplikan kode yang relevan secara kontekstual.
Dampak pada kinerja model
1. Kemampuan canggih: Deepseek Coder mencapai kinerja yang luar biasa pada berbagai tolok ukur pengkodean, seperti humaneval dan multipl-E, yang menunjukkan kemahirannya dalam menghasilkan kode berkualitas tinggi [1] [6]. Corpus pelatihan yang luas memungkinkan model untuk belajar dari berbagai pola pengkodean, yang mengarah pada peningkatan akurasi dan efisiensi dalam pembuatan kode.
2. Pemahaman Kontekstual: Model menggunakan ukuran jendela konteks 16K token, yang memungkinkannya mempertahankan konteks yang lebih luas selama pembuatan kode. Kemampuan ini sangat penting untuk memahami tugas pengkodean kompleks yang membutuhkan kesadaran akan input dan output sebelumnya dalam satu sesi [1] [2].
3. Teknik Pembelajaran Tingkat Lanjut: Deepseek Coder menggunakan teknik canggih seperti tugas mengisi-dalam selama pelatihan, yang meningkatkan kemampuannya untuk menyelesaikan cuplikan kode parsial dengan cerdas. Metode ini tidak hanya meningkatkan tingkat penyelesaian tetapi juga mendorong pemahaman yang lebih dalam tentang struktur pengkodean dan sintaksis [1] [4].
4. Optimalisasi Melalui Deduplikasi: Untuk memastikan data pelatihan berkualitas tinggi, Coder Deepseek mengimplementasikan proses deduplikasi yang menghapus cuplikan kode yang berlebihan. Strategi ini mencegah overfitting pada data berulang, memungkinkan model untuk menggeneralisasi lebih baik di berbagai skenario pengkodean [3] [4].
5. Komponen Khusus: Arsitektur menggabungkan mekanisme seperti campuran ahli (MOE), yang hanya mengaktifkan bagian -bagian yang relevan dari model berdasarkan tugas input. Aktivasi selektif ini meningkatkan efisiensi komputasi dan memungkinkan pemahaman yang lebih bernuansa dan generasi kode kompleks [4] [5].
Kesimpulan
Pelatihan ekstensif pada 2 triliun token melengkapi Deepseek Coder dengan fondasi yang kuat untuk memahami dan menghasilkan kode di berbagai bahasa pemrograman. Desainnya mengoptimalkan kinerja melalui teknik pembelajaran canggih, kesadaran kontekstual, dan pemanfaatan sumber daya yang efisien, menjadikannya alat yang ampuh bagi pengembang yang mencari solusi pengkodean otomatis.
Kutipan:
[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-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-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-one-place