كيف تؤثر تكوين رمز 87 ٪ و 13 ٪ من اللغة الطبيعية على أداء المبرمج العميق

تأثير تكوين الرمز

1. 5]. يتجاوز هذا الأداء العديد من النماذج الموجودة مفتوحة المصدر والملكية ، مما يشير إلى أن النموذج بارع بشكل خاص في إنشاء قصاصات رمز دقيقة.

2. فهم اللغة الطبيعية: إدراج بيانات اللغة الطبيعية 13 ٪ ، في المقام الأول باللغة الإنجليزية والصينية ، يعزز قدرة النموذج على فهم وتوليد التعليقات والوثائق وتعليمات المستخدم. هذا السياق اللغوي أمر بالغ الأهمية للمهام التي لا تتطلب فقط توليد الكود ولكن أيضًا تفسيرات أو تفاعلات في اللغة الطبيعية ، مما يجعل النموذج متعدد الاستخدامات عبر سيناريوهات البرمجة المختلفة [2] [4].

3. الوعي السياقي: توظف Deepseek Coder تدريبًا على مستوى المستودع ، والذي يسمح له بفهم التبعيات عبر الملفات داخل المشاريع. يتم تعزيز هذه الإمكانية بواسطة بيانات الكود الواسعة ، مما يتيح لها حل تحديات الترميز المعقدة التي تمتد إلى ملفات متعددة بشكل فعال [1]. إن قدرة النموذج على الحفاظ على السياق على تسلسلات طويلة (ما يصل إلى 16،384 رمزًا ، يمكن تمديده إلى 128 كيلو **) يعزز أداءه في مشاريع البرمجيات على نطاق واسع [1].

4. تدريب Fill-in-Middle (FIM): تسمح استراتيجية التدريب المبتكرة للنموذج بإنشاء رمز عن طريق ملء الفجوات داخل كتل التعليمات البرمجية الحالية. تدعم الكمية الكبيرة من بيانات الكود هذه الميزة ، مما يحسن قدرات تصحيح الأخطاء وإكمال الكود للنموذج ، والتي تعد حاسمة للمطورين [1] [3].

5. ضبط التعليمات: يخضع النموذج لضبط التعليمات مع بيانات إضافية تتضمن كل من التعليمات البرمجية واللغة الطبيعية. تقوم هذه العملية بتحسين قدرتها على الاستجابة بدقة لاستعلامات المستخدم وإنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة بالسياق ، والاستفادة من كل من خبرات الترميز وقدراتها اللغوية [1] [5].

باختصار ، فإن التكوين المحدد من رمز 87 ٪ و 13 ٪ من اللغة الطبيعية يزود المبرمج Deepseek مع إطار قوي لفهم وتوليد محتوى البرمجة بفعالية. هذا التوازن لا يعزز أداء الترميز فحسب ، بل يضمن أيضًا أنه يمكن التواصل بفعالية في اللغة البشرية ، مما يجعله أداة قوية للمطورين.

الاستشهادات:
[1 "
[2]
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/؟tab=Readme-ov-file
[4] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base
[5] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base
[8]