De prestaties van Deepseek -coder worden aanzienlijk beïnvloed door de samenstelling van 87% code en 13% natuurlijke taal. Met deze unieke mix kan het model uitblinken in verschillende coderingstaken met behoud van een sterk contextueel begrip van programmeertalen.
Impact van codesamenstelling
1. Verbeterde coderingsprestaties: het hoge percentage code in de trainingsgegevens stelt Deepseek-codeerder in staat om ultramoderne resultaten te bereiken op coderende benchmarks zoals Humaneval en MBPP, met scores tot 90,2% nauwkeurigheid ** [1] [[1] [[1] [ 5]. Deze prestaties overtreffen veel bestaande open-source en gepatenteerde modellen, wat aangeeft dat het model bijzonder bedreven is in het genereren van nauwkeurige codefragmenten.
2. Natuurlijke taalbegrip: de opname van 13% natuurlijke taalgegevens, voornamelijk in het Engels en Chinees, verbetert het vermogen van het model om opmerkingen, documentatie en gebruikersinstructies te begrijpen en te genereren. Deze taalkundige context is cruciaal voor taken die niet alleen het genereren van codes vereisen, maar ook uitleg of interacties in de natuurlijke taal, waardoor het model veelzijdig wordt over verschillende programmeerscenario's [2] [4].
3. Contextueel bewustzijn: Deepseek Coder maakt gebruik van opleiding op repository-niveau, waardoor het in staat is om cross-file afhankelijkheden binnen projecten te begrijpen. Deze mogelijkheid wordt versterkt door de uitgebreide codegegevens, waardoor het complexe coderingsuitdagingen kan oplossen die meerdere bestanden effectief omvatten [1]. Het vermogen van het model om de context over lange sequenties te handhaven (tot 16.384 tokens, verlengbaar naar 128k **) verbetert de prestaties in grootschalige softwareprojecten verder [1].
4. Vul-in-the-middle (FIM) Training: deze innovatieve trainingsstrategie stelt het model in staat om code te genereren door gaten in te vullen binnen bestaande codeblokken. De substantiële hoeveelheid codegegevens ondersteunt deze functie, waardoor de foutopsporings- en code -voltooiingsmogelijkheden van het model worden verbeterd, die cruciaal zijn voor ontwikkelaars [1] [3].
5. Instructieafstemming: het model ondergaat instructieafstemming met aanvullende gegevens die zowel code- als natuurlijke taalinstructies omvatten. Dit proces verfijnt zijn vermogen om nauwkeurig te reageren op gebruikersvragen en contextueel relevante codefragmenten te genereren, gebruik te maken van zowel de coderingsexpertise als de taalkundige mogelijkheden [1] [5].
Samenvattend, de specifieke samenstelling van 87% code en 13% natuurlijke taal rust Deepseek -coder voor een robuust raamwerk voor het effectief begrijpen en genereren van programmeerinhoud. Deze balans verbetert niet alleen de coderingsprestaties, maar zorgt er ook voor dat het effectief kan communiceren in de menselijke taal, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor ontwikkelaars.
Citaten:
[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-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] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-instruct/