Deepseek -kooderin suorituskykyyn vaikuttaa merkittävästi sen koostumus 87% ja 13% luonnollinen kieli. Tämä ainutlaatuinen sekoitus antaa mallin menestyä erilaisissa koodaustehtävissä säilyttäen samalla vahvan kontekstuaalisen ymmärryksen ohjelmointikielistä.
Koodin koostumuksen vaikutus
1. Parannettu koodaussuorituskyky: Koodin korkea koodiprosentti antaa Deepseek-kooderille mahdollisuuden saavuttaa huipputekniset tulokset koodausvertailuarvoissa, kuten HumanVal ja MBPP, ja pisteet saavuttavat jopa 90,2% tarkkuuden ** [1] [ 5]. Tämä esitys ylittää monet olemassa olevat avoimen lähdekoodin ja omistusoikeuden malleja, mikä osoittaa, että malli on erityisen taitava tuottamaan tarkkoja koodikatkelmia.
2. Luonnollisen kielen ymmärtäminen: 13%: n luonnollisen kielen tietojen sisällyttäminen pääasiassa englanniksi ja kiinaksi parantaa mallin kykyä ymmärtää ja luoda kommentteja, dokumentaatiota ja käyttäjän ohjeita. Tämä kielellinen konteksti on ratkaisevan tärkeä tehtäville, jotka eivät vaadi koodin luomista, vaan myös selityksiä tai vuorovaikutuksia luonnollisella kielellä, mikä tekee mallista monipuolisen eri ohjelmointiskenaarioiden välillä [2] [4].
3. Kontekstuaalinen tietoisuus: DeepSeek-kooder käyttää arkistotason koulutusta, jonka avulla se voi ymmärtää projektien välisiä riippuvuuksia. Tätä kykyä vahvistaa laaja koodata, mikä mahdollistaa sen ratkaisemisen monimutkaisten koodaushaasteiden ratkaisemiseksi, jotka kattavat useita tiedostoja tehokkaasti [1]. Mallin kyky ylläpitää kontekstia pitkissä sekvensseissä (jopa 16 384 rahakkeet, ulotettavissa 128k **) parantaa sen suorituskykyä suurten ohjelmistoprojekteissa [1].
4. Merkittävä määrä kooditietoja tukee tätä ominaisuutta parantaen mallin virheenkorjaus- ja koodin valmistumiskykyä, jotka ovat kriittisiä kehittäjille [1] [3].
5. Ohjeiden viritys: Malli läpäisee ohjeiden virittämisen lisätiedolla, joka sisältää sekä koodin että luonnollisen kielen ohjeet. Tämä prosessi tarkentaa kykyään vastata tarkasti käyttäjäkyselyihin ja luoda asiayhteyteen liittyviä koodinpätkiä hyödyntäen sekä koodausasiantuntemustaan että kielellisiä ominaisuuksia [1] [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että 87%: n koodin erityinen koostumus ja 13% luonnollinen kieli varustaa Deepseek -kooderin vankalla kehyksellä ohjelmointisisällön tehokkaasti. Tämä tasapaino ei vain paranna koodaussuorituskykyään, vaan myös varmistaa, että se voi kommunikoida tehokkaasti ihmisen kielellä, mikä tekee siitä tehokkaan työkalun kehittäjille.
Viittaukset:
.
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_depseek-coder-67bb-base-awq/
.
.
[5] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
.
.