Coder DeepSeek là một mô hình AI tinh vi được thiết kế để tạo mã và tối ưu hóa, được đào tạo trên một bộ dữ liệu rộng rãi gồm 2 nghìn tỷ mã thông báo. Dữ liệu đào tạo này ảnh hưởng đáng kể đến khả năng tối ưu hóa của nó theo nhiều cách chính.
Thành phần của dữ liệu đào tạo
Bộ dữ liệu đào tạo bao gồm 87% mã và 13% ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm một loạt các ngôn ngữ lập trình và bối cảnh ngôn ngữ tự nhiên. Thành phần đa dạng này cho phép mô hình không chỉ tạo mã mà còn hiểu và giải thích các hướng dẫn của người dùng một cách hiệu quả, thu hẹp khoảng cách giữa đầu vào của con người và đầu ra máy [1] [3]. Việc bao gồm ngôn ngữ tự nhiên giúp mô hình nắm bắt ngữ nghĩa đằng sau các tác vụ mã hóa, tăng cường khả năng tạo ra các đoạn mã có liên quan theo ngữ cảnh.
Tác động đến hiệu suất mô hình
1. Quỹ đào tạo rộng lớn cho phép mô hình học hỏi từ nhiều mẫu mã hóa, dẫn đến độ chính xác và hiệu quả được cải thiện trong việc tạo mã.
2. Hiểu theo ngữ cảnh: Mô hình sử dụng kích thước cửa sổ bối cảnh là 16K mã thông báo, cho phép nó duy trì bối cảnh rộng hơn trong quá trình tạo mã. Khả năng này rất quan trọng để hiểu các tác vụ mã hóa phức tạp đòi hỏi nhận thức về các đầu vào và đầu ra trước đó trong một phiên duy nhất [1] [2].
3. Kỹ thuật học tập nâng cao: DeepSeek Coder sử dụng các kỹ thuật nâng cao như các nhiệm vụ lấp đầy trong quá trình đào tạo, giúp tăng cường khả năng hoàn thành các đoạn mã một phần một cách thông minh. Phương pháp này không chỉ cải thiện tỷ lệ hoàn thành mà còn thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về cấu trúc mã hóa và cú pháp [1] [4].
4. Tối ưu hóa thông qua sự trùng lặp: Để đảm bảo dữ liệu đào tạo chất lượng cao, DeepSeek Coder thực hiện các quy trình sao chép loại bỏ các đoạn mã dự phòng. Chiến lược này ngăn chặn quá mức dữ liệu lặp đi lặp lại, cho phép mô hình khái quát hóa tốt hơn trên các kịch bản mã hóa khác nhau [3] [4].
5. Các thành phần chuyên dụng: Kiến trúc kết hợp các cơ chế như hỗn hợp của các chuyên gia (MOE), chỉ kích hoạt các phần liên quan của mô hình dựa trên nhiệm vụ đầu vào. Kích hoạt chọn lọc này cải thiện hiệu quả tính toán và cho phép hiểu nhiều sắc thái hơn và tạo ra mã phức tạp [4] [5].
Phần kết luận
Việc đào tạo rộng rãi trên 2 nghìn tỷ mã thông báo trang bị cho DeepSeek Coder một nền tảng mạnh mẽ để hiểu và tạo mã trên các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Thiết kế của nó tối ưu hóa hiệu suất thông qua các kỹ thuật học tập nâng cao, nhận thức theo ngữ cảnh và sử dụng tài nguyên hiệu quả, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển tìm kiếm các giải pháp mã hóa tự động.
Trích dẫn:
[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-know-about-this-new-llm-in-one-place