Die Leistung von Deepseek Codierer wird signifikant von der Zusammensetzung von 87% Code und einer natürlichen Sprache von 13% beeinflusst. Diese einzigartige Mischung ermöglicht es dem Modell, in verschiedenen Codierungsaufgaben zu übertreffen und gleichzeitig ein starkes kontextbezogenes Verständnis der Programmiersprachen aufrechtzuerhalten.
Auswirkungen der Codekomposition
1. Verbesserte Codierungsleistung: Der hohe Prozentsatz des Codes in den Trainingsdaten ermöglicht es Deepseek Codierer, hochmoderne Ergebnisse bei der Codierung von Benchmarks wie Humaneval und MBPP zu erzielen, wobei die Werte bis zu 90,2% Genauigkeit erreichen ** [1] [ 5]. Diese Leistung übertrifft viele vorhandene Open-Source- und proprietäre Modelle, was darauf hinweist, dass das Modell besonders geschickt ist, um genaue Code-Snippets zu generieren.
2. Verständnis für natürliche Sprache: Die Einbeziehung von 13% igen natürlichen Sprachdaten, hauptsächlich in Englisch und Chinesisch, verbessert die Fähigkeit des Modells, Kommentare, Dokumentation und Benutzeranweisungen zu verstehen und zu generieren. Dieser sprachliche Kontext ist für Aufgaben von entscheidender Bedeutung, die nicht nur Codegenerierung, sondern auch Erklärungen oder Interaktionen in der natürlichen Sprache erfordern, wodurch das Modell über verschiedene Programmierszenarien hinweg vielseitig vielseitig ist [2] [4].
3. Kontextbekanntheit: Deepseek Codierer setzt eine Schulung auf Repository-Ebene ein, mit der es die Querdateiabhängigkeiten innerhalb von Projekten verstehen kann. Diese Fähigkeit wird durch die umfangreichen Codedaten gestärkt, sodass sie komplexe Codierungsherausforderungen auflösen können, die mehrere Dateien effektiv umfassen [1]. Die Fähigkeit des Modells, den Kontext über lange Sequenzen (bis zu 16.384 Token, die auf 128K **) erweitert werden zu können, verbessert seine Leistung in groß angelegten Softwareprojekten weiter [1].
4. Ausbildung (FIM-Mischdel): Mit dieser innovativen Trainingsstrategie kann das Modell Code generieren, indem Lücken in vorhandenen Codeblöcken ausgefüllt werden. Die beträchtliche Menge an Codedaten unterstützt diese Funktion und verbessert die Debugging- und Code -Abschlussfähigkeiten des Modells, die für Entwickler von entscheidender Bedeutung sind [1] [3].
5. Anweisungsabstimmung: Das Modell unterzieht sich der Anweisungsstimmung mit zusätzlichen Daten, die sowohl Code- als auch natürliche Sprachanweisungen enthält. Dieser Prozess verfeinert seine Fähigkeit, genau auf Benutzeranfragen zu reagieren und kontextbezogene Code -Snippets zu generieren, wodurch sowohl das Coding -Fachwissen als auch die sprachlichen Funktionen nutzt [1] [5].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die spezifische Zusammensetzung von 87% Code und 13% natürliche Sprache Deepseek Codierer mit einem robusten Rahmen für das Verständnis und die generierende Generierung von Programmierinhalten effektiv ausstatten. Dieses Gleichgewicht verbessert nicht nur seine Codierungsleistung, sondern stellt auch sicher, dass es effektiv in der menschlichen Sprache kommunizieren kann, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Entwickler macht.
Zitate:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-teepseek-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/