DeepSeek编码器是一种精致的AI模型，专为代码生成和优化而设计，在2万亿代币的广泛数据集中训练。该培训数据以几种关键方式显着影响其优化功能。
##培训数据组成
培训数据集由87％的代码和13％的自然语言组成，其中包括广泛的编程语言和自然语言环境。这种多样的组成使模型不仅可以生成代码，还可以有效地理解和解释用户指令，从而弥合人类输入和机器输出之间的差距[1] [3]。包含自然语言有助于模型掌握编码任务背后的语义，从而增强其生成上下文相关代码片段的能力。
##对模型性能的影响
1。最先进的功能：DeepSeek编码器在各种编码基准（例如HumaneVal和Multipl-e）上取得了卓越的性能，表明它熟练地生成了高质量的代码[1] [6]。庞大的培训语料库使该模型能够从众多编码模式中学习，从而提高了代码生成的准确性和效率。
2。上下文理解：该模型利用上下文窗口大小为16k代币，使其在代码生成过程中可以保持更广泛的上下文。此功能对于理解需要在单个会话中意识到以前的输入和输出的复杂编码任务至关重要[1] [2]。
3。高级学习技术：DeepSeek编码器采用高级技术，例如在培训过程中填写填充任务，从而增强了其智能完成部分代码片段的能力。这种方法不仅提高了完成率，而且还提高了对编码结构和语法的更深入的了解[1] [4]。
4.通过重复数据删除：为了确保高质量的培训数据，DeepSeek编码器实现了删除冗余代码段的重复数据删除过程。该策略阻止了重复数据的过度拟合，从而使模型可以在各种编码方案中更好地概括[3] [4]。
5。专业组件：结构结合了诸如专家（MOE）的混合物之类的机制，该机制仅根据输入任务激活模型的相关部分。这种选择性激活提高了计算效率，并使得对复杂代码的理解和生成更加细致[4] [5]。
＃＃ 结论
对2万亿代币的广泛培训使DeepSeek编码器为跨各种编程语言的代码提供了强大的基础。它的设计通过高级学习技术，上下文意识和有效的资源利用来优化性能，使其成为寻求自动编码解决方案的开发人员的强大工具。
引用：
[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-revolution-code-automation-in-in-latenode
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-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-next-generation-aipower-cod
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-bout-mout-this-new-llm-in-in-In-in-in-in-in-phack