DeepSeek 코더의 성능은 87% 코드와 13% 자연 언어의 구성에 크게 영향을받습니다. 이 고유 한 블렌드는 모델이 다양한 코딩 작업에서 뛰어나면서 프로그래밍 언어에 대한 강력한 상황에 대한 이해를 유지할 수있게합니다.
코드 구성의 영향
1. 코딩 성능 향상 : 교육 데이터에서 코드의 높은 비율은 DeepSeek Coder가 HumaneVal 및 MBPP와 같은 코딩 벤치 마크에서 최첨단 결과를 달성 할 수 있으며 점수는 최대 90.2% 정확도에 도달 ** [1] [1]. 5]. 이 성능은 기존의 많은 오픈 소스 및 독점 모델을 능가하여 모델이 정확한 코드 스 니펫을 생성하는 데 특히 능숙하다는 것을 나타냅니다.
2. 자연어 이해 : 주로 영어와 중국어로 13% 자연어 데이터를 포함 시키면 모델의 의견, 문서 및 사용자 지침을 이해하고 생성하는 모델의 능력을 향상시킵니다. 이 언어 적 맥락은 코드 생성뿐만 아니라 자연어로의 설명이나 상호 작용이 필요한 작업에 중요하며, 다양한 프로그래밍 시나리오에서 모델을 다재다능하게 만듭니다 [2] [4].
3. 상황 인식 : DeepSeek Coder는 저장소 수준 교육을 사용하여 프로젝트 내에서 크로스 파일 의존성을 이해할 수 있습니다. 이 기능은 광범위한 코드 데이터에 의해 강화되어 여러 파일에 효과적으로 파일에 걸친 복잡한 코딩 문제를 해결할 수 있습니다 [1]. 긴 시퀀스 (최대 16,384 개의 토큰, 128k **까지 확장 가능)에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 모델의 능력은 대규모 소프트웨어 프로젝트에서 성능을 향상시킵니다 [1].
4. Middle (FIL-In-the-Middle) 교육 :이 혁신적인 교육 전략을 통해 모델은 기존 코드 블록 내의 갭을 작성하여 코드를 생성 할 수 있습니다. 상당한 양의 코드 데이터는이 기능을 지원하여 모델의 디버깅 및 코드 완료 능력을 향상시켜 개발자에게 중요합니다 [1] [3].
5. 명령 조정 : 모델은 코드 및 자연어 지침이 모두 포함 된 추가 데이터로 명령 튜닝을 겪습니다. 이 프로세스는 사용자 쿼리에 정확하게 응답하고 상황에 맞는 코드 스 니펫을 생성하여 코딩 전문 지식과 언어 기능을 모두 활용하는 능력을 세분화합니다 [1] [5].
요약하면, 87% 코드와 13% 자연어의 특정 구성은 DeepSeek 코더를 강력한 프레임 워크를 제공하고 프로그래밍 콘텐츠를 효과적으로 이해하고 생성 할 수 있습니다. 이 균형은 코딩 성능을 향상시킬뿐만 아니라 인간 언어로 효과적으로 통신 할 수 있도록하여 개발자에게 강력한 도구가됩니다.
인용 :
[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/