Ydelsen af DeepSeek -koder er markant påvirket af dens sammensætning af 87% kode og 13% naturligt sprog. Denne unikke blanding giver modellen mulighed for at udmærke sig i forskellige kodende opgaver, mens den opretholder en stærk kontekstuel forståelse af programmeringssprog.
påvirkning af kodesammensætning
1. Forbedret kodningsydelse: Den høje procentdel af kode i træningsdataene gør det muligt for Deepseek-koder at opnå avancerede resultater på kodning af benchmarks som Humaneval og MBPP, med scoringer, der når op til 90,2% nøjagtighed ** [1] [[ 5]. Denne præstation overgår mange eksisterende open source- og proprietære modeller, hvilket indikerer, at modellen er særlig dygtig til at generere nøjagtige kodestykker.
2. Naturlig sprogforståelse: Inkludering af 13% naturlige sprogdata, primært på engelsk og kinesisk, forbedrer modellens evne til at forstå og generere kommentarer, dokumentation og brugerinstruktioner. Denne sproglige kontekst er afgørende for opgaver, der ikke kun kræver kodegenerering, men også forklaringer eller interaktioner på naturligt sprog, hvilket gør modellen alsidig på tværs af forskellige programmeringsscenarier [2] [4].
3. Kontekstuel bevidsthed: Deepseek-koder beskæftiger træning på lagerniveau, som gør det muligt for det at forstå kryds-filafhængigheder inden for projekter. Denne kapacitet styrkes af de omfattende kodedata, hvilket gør det muligt for dem at løse komplekse kodningsudfordringer, der spænder over flere filer effektivt [1]. Modelens evne til at opretholde kontekst over lange sekvenser (op til 16.384 tokens, der kan udvides til 128K **) forbedrer sin ydelse yderligere i store softwareprojekter [1].
4. Udfyldning-in-the-middle (FIM) træning: Denne innovative træningsstrategi giver modellen mulighed for at generere kode ved at udfylde huller inden for eksisterende kodeblokke. Den betydelige mængde kodedata understøtter denne funktion, hvilket forbedrer modellens fejlfindings- og kodeafslutningsevner, som er kritiske for udviklere [1] [3].
5. Instruktionsstemning: Modellen gennemgår instruktionsoptagelse med yderligere data, der inkluderer både kode og naturlige sproginstruktioner. Denne proces finjusterer sin evne til at reagere nøjagtigt på brugerforespørgsler og generere kontekstuelt relevante kodestykker ved at udnytte både dens kodende ekspertise og sproglige kapaciteter [1] [5].
I sammendraget udstyrer den specifikke sammensætning af 87% kode og 13% naturligt sprog dybseek -koder med en robust ramme for forståelse og generering af programmeringsindhold effektivt. Denne balance forbedrer ikke kun sin kodende ydelse, men sikrer også, at den kan kommunikere effektivt på menneskets sprog, hvilket gør det til et kraftfuldt værktøj for udviklere.
Citater:
)
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-67B-Base-AWQ/
[3] https://github.com/deepseek-i/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[4] https://huggingface.co/deepseek-i/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-i/deepseek-coder-1.3b-base
[8] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-i_deepseek-coder-67b-instruct/