Deepseek kodlayıcı, 2 trilyon belirteçli kapsamlı bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş, kod oluşturma ve optimizasyon için tasarlanmış sofistike bir AI modelidir. Bu eğitim verileri optimizasyon yeteneklerini çeşitli temel yollarla önemli ölçüde etkiler.
Eğitim verilerinin kompozisyonu
Eğitim veri seti, çok çeşitli programlama dillerini ve doğal dil bağlamlarını kapsayan% 87 kod ve% 13 doğal dilden oluşmaktadır. Bu farklı kompozisyon, modelin sadece kod oluşturmakla kalmayıp aynı zamanda kullanıcı talimatlarını etkili bir şekilde anlamasını ve yorumlamasını sağlar ve insan girişi ve makine çıkışı arasındaki boşluğu doldurur [1] [3]. Doğal dilin dahil edilmesi, modelin kodlama görevlerinin arkasındaki semantiği kavramasına yardımcı olur ve bağlamsal olarak ilgili kod parçacıkları üretme yeteneğini artırır.
Model performansı üzerindeki etki
1. En son teknoloji yetenekleri: Deepseek kodlayıcı, yüksek kaliteli kod üretme yeterliliğini gösteren humanceal ve multipl-e gibi çeşitli kodlama ölçütlerinde dikkate değer bir performans elde eder [1] [6]. Geniş eğitim aleti, modelin çok sayıda kodlama modelinden öğrenmesini sağlar, bu da kod üretiminde daha fazla doğruluk ve verimlilik sağlar.
2. Bağlamsal Anlama: Model, kod oluşturma sırasında daha geniş bir bağlam sürdürmesine izin veren 16K jetonun bağlam penceresi boyutu kullanır. Bu yetenek, tek bir oturumda önceki girdilerin ve çıktıların farkındalığını gerektiren karmaşık kodlama görevlerini anlamak için çok önemlidir [1] [2].
3. Gelişmiş Öğrenme Teknikleri: Deepseek Kodlayıcı, eğitim sırasında kısmi kod snippet'lerini akıllıca tamamlama yeteneğini geliştiren boşluk doldurma görevleri gibi gelişmiş teknikler kullanır. Bu yöntem sadece tamamlanma oranlarını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda kodlama yapıları ve sözdizimi hakkında daha derin bir anlayışı da teşvik eder [1] [4].
4. Tekilleştirme yoluyla optimizasyon: Yüksek kaliteli eğitim verilerini sağlamak için Deepseek kodlayıcı, gereksiz kod snippet'lerini kaldıran tekilleştirme işlemlerini uygular. Bu strateji, tekrarlayan verilere aşırı uymayı önler ve modelin farklı kodlama senaryolarında daha iyi genellemesini sağlar [3] [4].
5. Özel bileşenler: Mimarlık, girdi görevine dayanarak modelin sadece ilgili kısımlarını etkinleştiren uzmanların karışımı (MOE) gibi mekanizmaları içerir. Bu seçici aktivasyon hesaplama verimliliğini artırır ve karmaşık kodun daha nüanslı anlaşılmasını ve üretilmesini sağlar [4] [5].
Çözüm
2 trilyon jeton üzerindeki kapsamlı eğitim, DeepSeek kodlayıcıyı çeşitli programlama dillerini anlamak ve oluşturmak için sağlam bir temelle donatıyor. Tasarımı, gelişmiş öğrenme teknikleri, bağlamsal farkındalık ve verimli kaynak kullanımı yoluyla performansı optimize ederek otomatik kodlama çözümleri arayan geliştiriciler için güçlü bir araç haline getiriyor.
Alıntılar:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ovfile
[2] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[3] https://latenode.com/blog/what-is-eepseek-doder-revolutioning-code-tomation-in-lateenode
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://peerlist.io/rahulladumor/articles/intrroducing-deepseek-dhe-the-Next-generation-aipowered-cod
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-verything you-need-to-nown-about-this-new-lm-in-one-place