Deepseek Coder เป็นโมเดล AI ที่มีความซับซ้อนซึ่งออกแบบมาสำหรับการสร้างรหัสและการเพิ่มประสิทธิภาพโดยได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่กว้างขวางของโทเค็น 2 ล้านล้านโท ข้อมูลการฝึกอบรมนี้มีผลต่อความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญในหลายวิธีที่สำคัญ
องค์ประกอบของข้อมูลการฝึกอบรม
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยรหัส 87% และภาษาธรรมชาติ 13% ซึ่งครอบคลุมภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายและบริบทภาษาธรรมชาติ องค์ประกอบที่หลากหลายนี้ช่วยให้แบบจำลองไม่เพียง แต่สร้างรหัส แต่ยังเข้าใจและตีความคำแนะนำของผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยเชื่อมช่องว่างระหว่างอินพุตของมนุษย์และเอาต์พุตของเครื่อง [1] [3] การรวมภาษาธรรมชาติช่วยให้แบบจำลองเข้าใจความหมายที่อยู่เบื้องหลังงานการเข้ารหัสเพิ่มความสามารถในการสร้างตัวอย่างรหัสที่เกี่ยวข้องกับบริบท
ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดล
1. ความสามารถที่ทันสมัย: Deepseek Coder บรรลุประสิทธิภาพที่น่าทึ่งในการวัดประสิทธิภาพการเข้ารหัสที่หลากหลายเช่น Humaneval และ Multipl-E แสดงถึงความสามารถในการสร้างรหัสคุณภาพสูง [1] [6] คลังการฝึกอบรมที่กว้างใหญ่ช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้จากรูปแบบการเข้ารหัสจำนวนมากนำไปสู่ความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการสร้างรหัส
2. ความเข้าใจตามบริบท: โมเดลใช้ขนาดหน้าต่างบริบทของโทเค็น 16K ทำให้สามารถรักษาบริบทที่กว้างขึ้นในระหว่างการสร้างรหัส ความสามารถนี้มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจงานการเข้ารหัสที่ซับซ้อนซึ่งต้องรับรู้ถึงอินพุตและเอาต์พุตก่อนหน้านี้ภายในเซสชันเดียว [1] [2]
3. เทคนิคการเรียนรู้ขั้นสูง: Deepseek Coder ใช้เทคนิคขั้นสูงเช่นงานเติมเต็มในระหว่างการฝึกอบรมซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการทำตัวอย่างโค้ดบางส่วนอย่างชาญฉลาด วิธีนี้ไม่เพียง แต่ปรับปรุงอัตราความสำเร็จ แต่ยังส่งเสริมความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นของโครงสร้างการเข้ารหัสและไวยากรณ์ [1] [4]
4. การเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน: เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพสูง Coder Deepseek ได้ใช้กระบวนการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนที่ลบตัวอย่างโค้ดซ้ำซ้อน กลยุทธ์นี้ช่วยป้องกันไม่ให้มีการใช้ข้อมูลซ้ำ ๆ มากเกินไปทำให้แบบจำลองสามารถสรุปได้ดีขึ้นในสถานการณ์การเข้ารหัสที่หลากหลาย [3] [4]
5. ส่วนประกอบเฉพาะ: สถาปัตยกรรมรวมกลไกเช่นส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ซึ่งเปิดใช้งานเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องของโมเดลตามงานอินพุต การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้นและสร้างรหัสที่ซับซ้อนมากขึ้น [4] [5]
บทสรุป
การฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับโทเค็น 2 ล้านล้านโทเค็นจะช่วยให้ Coder Deepseek มีรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการทำความเข้าใจและสร้างรหัสในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ การออกแบบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานผ่านเทคนิคการเรียนรู้ขั้นสูงการรับรู้ตามบริบทและการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนาที่กำลังมองหาโซลูชันการเข้ารหัสอัตโนมัติ
การอ้างอิง:
[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-his-new-llm-in-one-place