O desempenho do codificador Deepseek é significativamente influenciado por sua composição de 87% de código e 13% de linguagem natural. Essa mistura exclusiva permite que o modelo se destaque em várias tarefas de codificação, mantendo um forte entendimento contextual das linguagens de programação.
Impacto da composição do código
1. Desempenho de codificação aprimorado: a alta porcentagem de código nos dados de treinamento permite que o codificador Deepseek alcance resultados de ponta em benchmarks de codificação como Humaneval e MBPP, com pontuações atingindo até 90,2% de precisão ** [1] [ 5]. Esse desempenho ultrapassa muitos modelos existentes de código aberto e proprietários, indicando que o modelo é particularmente adepto na geração de trechos de código precisos.
2. Compreensão da linguagem natural: A inclusão de 13% de dados de linguagem natural, principalmente em inglês e chinês, aprimora a capacidade do modelo de entender e gerar comentários, documentação e instruções do usuário. Esse contexto linguístico é crucial para tarefas que exigem não apenas geração de código, mas também explicações ou interações na linguagem natural, tornando o modelo versátil em diferentes cenários de programação [2] [4].
3. Consciência contextual: o Deepseek Coder emprega treinamento em nível de repositório, que permite entender as dependências cruzadas nos projetos. Esse recurso é reforçado pelos extensos dados de código, permitindo que ele resolva desafios de codificação complexos que abrangem vários arquivos de maneira eficaz [1]. A capacidade do modelo de manter o contexto em sequências longas (até 16.384 tokens, extensível a 128k **) aprimora ainda mais seu desempenho em projetos de software em larga escala [1].
4. Treinamento de preencher-in-the-middle (FIM): Essa estratégia de treinamento inovadora permite que o modelo gere código preenchendo lacunas nos blocos de código existentes. A quantidade substancial de dados de código suporta esse recurso, melhorando as habilidades de depuração e conclusão do código do modelo, que são críticas para os desenvolvedores [1] [3].
5. Ajuste das instruções: O modelo passa por sintonia com dados adicionais que incluem instruções de código e linguagem natural. Esse processo refina sua capacidade de responder com precisão às consultas do usuário e gerar trechos de código contextualmente relevantes, alavancando sua experiência em codificação e recursos lingüísticos [1] [5].
Em resumo, a composição específica de 87% de código e 13% de linguagem natural equipa o codificador Deepseek com uma estrutura robusta para entender e gerar conteúdo de programação de maneira eficaz. Esse equilíbrio não apenas aprimora seu desempenho de codificação, mas também garante que ele possa se comunicar efetivamente na linguagem humana, tornando -o uma ferramenta poderosa para os desenvolvedores.
Citações:
[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/