Η απόδοση του κωδικοποιητή Deepseek επηρεάζεται σημαντικά από τη σύνθεσή του 87% κώδικα και 13% φυσική γλώσσα. Αυτό το μοναδικό μείγμα επιτρέπει στο μοντέλο να υπερέχει σε διάφορες εργασίες κωδικοποίησης, διατηρώντας παράλληλα μια ισχυρή συμφραζόμενη κατανόηση των γλωσσών προγραμματισμού.
αντίκτυπο της σύνθεσης κώδικα
1. Ενισχυμένη απόδοση κωδικοποίησης: Το υψηλό ποσοστό του κώδικα στα δεδομένα εκπαίδευσης επιτρέπει στον κωδικοποιητή Deepseek να επιτύχει τα τελευταία αποτελέσματα της τεχνολογίας σε σημεία αναφοράς κωδικοποίησης όπως το Humaneval και το MBPP, με βαθμολογίες να φθάνουν μέχρι και 90,2% ακρίβεια ** [1] [] [ 5]. Αυτή η απόδοση ξεπερνά πολλά υπάρχοντα μοντέλα ανοιχτού κώδικα και ιδιόκτητα, υποδεικνύοντας ότι το μοντέλο είναι ιδιαίτερα έμπειρο στη δημιουργία ακριβών αποσπασμάτων κώδικα.
2. Κατανόηση φυσικής γλώσσας: Η συμπερίληψη δεδομένων φυσικής γλώσσας 13%, κυρίως στα αγγλικά και τα κινέζικα, ενισχύει την ικανότητα του μοντέλου να κατανοεί και να δημιουργεί σχόλια, τεκμηρίωση και οδηγίες χρηστών. Αυτό το γλωσσικό πλαίσιο είναι ζωτικής σημασίας για εργασίες που απαιτούν όχι μόνο δημιουργία κώδικα, αλλά και εξηγήσεις ή αλληλεπιδράσεις στη φυσική γλώσσα, καθιστώντας το μοντέλο ευέλικτο σε διαφορετικά σενάρια προγραμματισμού [2] [4].
3. Συμμετοχή: Η Deepseek Coder χρησιμοποιεί εκπαίδευση σε επίπεδο αποθετηρίου, η οποία του επιτρέπει να κατανοεί τις εξαρτήσεις διασταυρούμενου αρχείου μέσα στα έργα. Αυτή η δυνατότητα ενισχύεται από τα εκτεταμένα δεδομένα κώδικα, επιτρέποντάς του να επιλύσει σύνθετες προκλήσεις κωδικοποίησης που καλύπτουν αποτελεσματικά πολλά αρχεία [1]. Η ικανότητα του μοντέλου να διατηρεί το πλαίσιο σε μακρές ακολουθίες (έως 16.384 μάρκες, επεκτάσιμη σε 128k **) ενισχύει περαιτέρω την απόδοσή του σε έργα λογισμικού μεγάλης κλίμακας [1].
4. Εκπαίδευση Fill-in-the-Middle (FIM): Αυτή η καινοτόμος στρατηγική κατάρτισης επιτρέπει στο μοντέλο να παράγει κώδικα συμπληρώνοντας κενά μέσα σε υπάρχοντα μπλοκ κώδικα. Το σημαντικό ποσό των δεδομένων κώδικα υποστηρίζει αυτή τη λειτουργία, βελτιώνοντας τις ικανότητες ολοκλήρωσης του εντοπισμού σφαλμάτων και του κώδικα, οι οποίες είναι κρίσιμες για τους προγραμματιστές [1] [3].
5. Συντονισμός διδασκαλίας: Το μοντέλο υφίσταται συντονισμό οδηγιών με πρόσθετα δεδομένα που περιλαμβάνουν οδηγίες κώδικα και φυσικής γλώσσας. Αυτή η διαδικασία βελτιώνει την ικανότητά της να ανταποκρίνεται με ακρίβεια στα ερωτήματα των χρηστών και να δημιουργεί συναφή με τα συμφραζόμενα αποσπάσματα κώδικα, αξιοποιώντας τόσο την τεχνογνωσία κωδικοποίησης όσο και τις γλωσσικές δυνατότητες [1] [5].
Συνοπτικά, η συγκεκριμένη σύνθεση του κώδικα 87% και η φυσική γλώσσα 13% εξοπλίζουν τον κωδικοποιητή Deepseek με ένα ισχυρό πλαίσιο για την κατανόηση και τη δημιουργία περιεχομένου προγραμματισμού αποτελεσματικά. Αυτή η ισορροπία όχι μόνο ενισχύει την απόδοση κωδικοποίησης, αλλά και εξασφαλίζει ότι μπορεί να επικοινωνήσει αποτελεσματικά στην ανθρώπινη γλώσσα, καθιστώντας το ένα ισχυρό εργαλείο για τους προγραμματιστές.
Αναφορές:
[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-intruct/