| Výkon DeepSeek Coder je výrazně ovlivněn jeho složením 87% kódu a 13% přirozeným jazykem. Tato jedinečná směs umožňuje modelu vyniknout v různých úkolech kódování při zachování silného kontextového porozumění programovacím jazykům.
Dopad složení kódu
1. Vylepšená výkonnost kódování: Vysoké procento kódu v datech školení umožňuje Deepseek Coder dosáhnout nejmodernějších výsledků na kódovacích benchmarcích, jako jsou Humanival a MBPP, přičemž skóre dosáhne až 90,2% přesnosti ** [1] [[[[[[[1] [[[[[[[[[] [[[[[[[[] [[[[[[[[[1] [[[[[[[[[[[[] [[[[[[[[[[[[[1] [[[[[[[[[[[[[[[1] [[[[[[[[[[[[[[[[] [[[[[[[[[[[[[[[[] [[[[[[[[[[[[[[1] [[[[[[[[[[[[[[[[[] [[[[[[[[[[[[] [[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[] 5]. Tento výkon překonává mnoho existujících open-source a proprietárních modelů, což naznačuje, že model je zvláště zběhlý při generování přesných úryvků kódu.
2. Porozumění přirozenému jazyku: Zahrnutí 13% údajů o přirozeném jazyce, především v angličtině a čínštině, zvyšuje schopnost modelu porozumět a generovat komentáře, dokumentaci a pokyny pro uživatele. Tento lingvistický kontext je zásadní pro úkoly, které vyžadují nejen generování kódu, ale také vysvětlení nebo interakce v přirozeném jazyce, což činí model všestranným v různých programovacích scénářích [2] [4].
3. kontextové povědomí: Deepseek Coder využívá školení na úrovni úložiště, které mu umožňuje porozumět závislosti napříč součtem v rámci projektů. Tato schopnost je podpořena rozsáhlými údaji o kódu, což jí umožňuje vyřešit složité výzvy kódování, které efektivně pokrývají více souborů [1]. Schopnost modelu udržovat kontext v dlouhých sekvencích (až 16 384 žetonů, rozšiřující se na 128K **), dále zvyšuje jeho výkon ve velkých softwarových projektech [1].
4. Výcvik výplně (FIM) (FIM): Tato inovativní strategie školení umožňuje modelu generovat kód vyplněním mezer v existujících blocích kódu. Značné množství dat kódu tuto funkci podporuje a zlepšuje ladění modelu a schopnosti dokončení kódu, které jsou pro vývojáře rozhodující [1] [3].
5. Vyladění instrukcí: Model podléhá ladění instrukcí s dalšími údaji, které zahrnují jak kódové, tak pokyny pro přirozený jazyk. Tento proces upřesňuje jeho schopnost přesně reagovat na dotazy uživatelů a generovat kontextově relevantní úryvky kódu, využívající jak odborné znalosti kódování, tak jazykové schopnosti [1] [5].
Stručně řečeno, specifické složení 87% kódu a 13% přirozeného jazyka vybavuje Deepseek Coder robustním rámcem pro porozumění a efektivní generování programovacího obsahu. Tato rovnováha nejen zvyšuje svůj kódovací výkon, ale také zajišťuje, že může efektivně komunikovat v lidském jazyce, což z něj činí výkonný nástroj pro vývojáře.
Citace:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-deepseek-qwen-and-beyond/
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-67b-base-awq/
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-tase
[5] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-1.3bbase
[8] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-instruct/