DeepSeek Codeer ir izsmalcināts AI modelis, kas paredzēts kodu ģenerēšanai un optimizācijai, kas apmācīts plašā datu kopā 2 triljonu žetonu datu kopā. Šie apmācības dati ievērojami ietekmē tā optimizācijas iespējas vairākos galvenajos veidos.
apmācības datu sastāvs
Apmācības datu kopa sastāv no 87% koda un 13% dabiskās valodas, kas ietver plašu programmēšanas valodu un dabiskās valodas kontekstu klāstu. Šis daudzveidīgais sastāvs ļauj modelim ne tikai ģenerēt kodu, bet arī efektīvi izprast un interpretēt lietotāja instrukcijas, pārvarot plaisu starp cilvēka ievadi un mašīnas izvadi [1] [3]. Dabiskās valodas iekļaušana palīdz modelim aptvert kodēšanas uzdevumu semantiku, uzlabojot tā spēju ražot kontekstā atbilstošus koda fragmentus.
Ietekme uz modeļa veiktspēju
1. Mūsdienīgas iespējas: DeepSeek Codeer sasniedz ievērojamu veiktspēju dažādos kodēšanas etalonos, piemēram, humaneval un reizināt-e, norādot uz tā prasmi ģenerēt augstas kvalitātes kodu [1] [6]. Plašais apmācības korpuss ļauj modelim mācīties no daudziem kodēšanas modeļiem, kā rezultātā tiek uzlabota kodu ģenerēšanas precizitāte un efektivitāte.
2. Kontekstuālā izpratne: modelī tiek izmantots konteksta loga lielums 16k marķieri, ļaujot tam kodu ģenerēšanas laikā uzturēt plašāku kontekstu. Šī spēja ir izšķiroša, lai izprastu sarežģītus kodēšanas uzdevumus, kuriem vienā sesijā nepieciešama iepriekšējo ieeju un izejas izpratne [1] [2].
3. Papildu mācīšanās paņēmieni: DeepSeek Codeer apmācības laikā izmanto uzlabotas tehnikas, piemēram, aizpildīšanas uzdevumus, kas uzlabo tā spēju saprātīgi aizpildīt daļējus koda fragmentus. Šī metode ne tikai uzlabo pabeigšanas līmeni, bet arī veicina dziļāku izpratni par kodēšanas struktūrām un sintakse [1] [4].
4. Optimizācija, izmantojot deduplikāciju: lai nodrošinātu augstas kvalitātes apmācības datus, DeepSeek Coder ievieš deduplikācijas procesus, kas noņem liekos koda fragmentus. Šī stratēģija novērš atkārtotu datu pārmērīgu piemērošanu, ļaujot modelim labāk vispārināt dažādus kodēšanas scenārijus [3] [4].
5. Specializētās sastāvdaļas: arhitektūrā ir iekļauti tādi mehānismi kā ekspertu sajaukums (MOE), kas aktivizē tikai atbilstošās modeļa daļas, pamatojoties uz ievades uzdevumu. Šī selektīvā aktivācija uzlabo skaitļošanas efektivitāti un ļauj iegūt niansētāku izpratni un kompleksa koda ģenerēšanu [4] [5].
Secinājums
Plašā apmācība par 2 triljoniem žetonu nodrošina DeepSeek Codeer ar spēcīgu pamatu koda izpratnei un ģenerēšanai dažādās programmēšanas valodās. Tās dizains optimizē veiktspēju, izmantojot uzlabotas mācību metodes, kontekstuālo izpratni un efektīvu resursu izmantošanu, padarot to par jaudīgu rīku izstrādātājiem, kuri meklē automatizētus kodēšanas risinājumus.
Atsauces:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[3.]
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-ways-to-use-it
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/introducing-depseek-coder-the-next-genation--gennation-cod
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in -one-vietā