Ytelsen til DeepSeek -koderen er betydelig påvirket av sammensetningen av 87% kode og 13% naturlig språk. Denne unike blandingen lar modellen utmerke seg i forskjellige kodingsoppgaver og samtidig opprettholde en sterk kontekstuell forståelse av programmeringsspråk.
Effekt av kodesammensetning
1. Forbedret kodingsytelse: Den høye prosentandelen av kode i treningsdataene gjør det mulig for DeepSeek-koderen å oppnå topp moderne resultater på kodende benchmarks som HumaneVal og MBPP, med score som når opp til 90,2% nøyaktighet ** [1] [ 5]. Denne ytelsen overgår mange eksisterende open source og proprietære modeller, noe som indikerer at modellen er spesielt flink til å generere nøyaktige kodebiter.
2. Naturlig språkforståelse: Inkludering av 13% naturlige språkdata, først og fremst på engelsk og kinesisk, forbedrer modellens evne til å forstå og generere kommentarer, dokumentasjon og brukerinstruksjoner. Denne språklige konteksten er avgjørende for oppgaver som ikke bare krever kodegenerering, men også forklaringer eller interaksjoner i naturlig språk, noe som gjør modellen allsidig på tvers av forskjellige programmeringsscenarier [2] [4].
3. Kontekstuell bevissthet: DeepSeek-koder bruker opplæring på depotnivå, som lar den forstå tverrfilavhengigheter innen prosjekter. Denne muligheten styrkes av de omfattende kodedataene, slik at den kan løse komplekse koding av utfordringer som spenner over flere filer effektivt [1]. Modellens evne til å opprettholde kontekst over lange sekvenser (opptil 16.384 symboler, utvidbar til 128K **) forbedrer ytelsen ytterligere i store programvareprosjekter [1].
4. Training-opplæring. Fyll-in-the-Middle (FIM) Training: Denne innovative treningsstrategien lar modellen generere kode ved å fylle ut hull i eksisterende kodeblokker. Den betydelige mengden kodedata støtter denne funksjonen, og forbedrer modellens feilsøkings- og kode fullføringsevner, som er kritiske for utviklere [1] [3].
5. Instruksjonsinnstilling: Modellen gjennomgår instruksjonsinnstilling med tilleggsdata som inkluderer både kode og naturlige språkinstruksjoner. Denne prosessen foredler evnen til å svare nøyaktig på brukerspørsmål og generere kontekstuelt relevante kodebiter, og utnytte både kodingskompetanse og språklige evner [1] [5].
Oppsummert utstyrer den spesifikke sammensetningen av 87% kode og 13% naturlig språk DeepSeek -koderen med et robust rammeverk for å forstå og generere programmering av innhold effektivt. Denne balansen forbedrer ikke bare kodingsytelsen, men sikrer også at den kan kommunisere effektivt i menneskets språk, noe som gjør det til et kraftig verktøy for utviklere.
Sitasjoner:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-fanguage-models-depseek-qwen-and-beyond/
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-67b-base-aw/
[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/