Le prestazioni del codificatore DeepSeek sono significativamente influenzate dalla sua composizione dell'87% di codice e dal 13% di linguaggio naturale. Questa miscela unica consente al modello di eccellere in varie attività di codifica mantenendo una forte comprensione contestuale dei linguaggi di programmazione.
Impatto della composizione del codice
1. Enhanced Coding Performance: The high percentage of code in the training data enables DeepSeek Coder to achieve state-of-the-art results on coding benchmarks like HumanEval and MBPP, with scores reaching up to 90.2% accuracy**[1][ 5]. Questa prestazione supera molti modelli open source e proprietari esistenti, indicando che il modello è particolarmente abile nel generare frammenti di codice accurati.
2. Comprensione del linguaggio naturale: l'inclusione di dati in linguaggio naturale del 13%, principalmente in inglese e cinese, migliora la capacità del modello di comprendere e generare commenti, documentazione e istruzioni per l'utente. Questo contesto linguistico è cruciale per le attività che richiedono non solo la generazione di codice ma anche spiegazioni o interazioni in linguaggio naturale, rendendo il modello versatile in diversi scenari di programmazione [2] [4].
3. Consapevolezza contestuale: DeepSeek COGER impiega una formazione a livello di repository, che gli consente di comprendere le dipendenze incrociate all'interno dei progetti. Questa capacità è sostenuta dai dati di codice estesi, consentendole di risolvere sfide di codifica complesse che si estendono in modo efficace [1]. La capacità del modello di mantenere il contesto su lunghe sequenze (fino a 16.384 token, estendibili a 128k **) migliora ulteriormente le sue prestazioni nei progetti software su larga scala [1].
4. Formazione FILL-IN-THE MIDLE (FIM): questa strategia di formazione innovativa consente al modello di generare codice compilando le lacune all'interno dei blocchi di codice esistenti. La notevole quantità di dati di codice supporta questa funzione, migliorando le capacità di debug e completamento del codice del modello, che sono fondamentali per gli sviluppatori [1] [3].
5. Tuning delle istruzioni: il modello subisce una messa a punto delle istruzioni con dati aggiuntivi che includono sia il codice che le istruzioni del linguaggio naturale. Questo processo perfeziona la sua capacità di rispondere accuratamente alle query degli utenti e generare frammenti di codice contestualmente pertinenti, sfruttando sia le sue competenze di codifica che le capacità linguistiche [1] [5].
In sintesi, la composizione specifica del codice dell'87% e il 13% del linguaggio naturale equipaggia DeepSeek Coder con un quadro robusto per comprendere e generare efficacemente contenuti di programmazione. Questo equilibrio non solo migliora le sue prestazioni di codifica, ma garantisce anche che possa comunicare in modo efficace nel linguaggio umano, rendendolo uno strumento potente per gli sviluppatori.
Citazioni:
5
[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/