Производительность DeepSeek Coder значительно зависит от его состава 87% кода и 13% естественного языка. Эта уникальная смесь позволяет модели преуспеть в различных задачах кодирования, сохраняя при этом сильное контекстуальное понимание языков программирования.
влияние композиции кода
1. Улучшенная производительность кодирования: высокий процент кода в учебных данных позволяет DeepSeek Coder достигать самых современных результатов по контрольным показателям, таким как Humaneval и MBPP, с оценками до 90,2% точности ** [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] 5]. Эта производительность превосходит многие существующие модели с открытым исходным кодом и проприетарные модели, что указывает на то, что модель особенно искусна при создании точных фрагментов кода.
2. Понимание естественного языка: включение данных о естественном языке 13%, в первую очередь на английском и китайском языке, повышает способность модели понимать и генерировать комментарии, документацию и инструкции пользователей. Этот лингвистический контекст имеет решающее значение для задач, которые требуют не только генерации кода, но и объяснений или взаимодействий на естественном языке, что делает модель универсальной в разных сценариях программирования [2] [4].
3. Контекстуальная осведомленность: Deepseek Coder использует обучение на уровне репозитория, которое позволяет им понимать межпространственные зависимости в проектах. Эта возможность поддерживается обширными данными кода, что позволяет ему эффективно решать сложные проблемы кодирования, которые эффективно охватывают несколько файлов [1]. Способность модели поддерживать контекст в длинных последовательностях (до 16 384 токенов, расширяемых до 128 тыс. **), еще больше повышает ее производительность в крупномасштабных программных проектах [1].
4. Заполнение среднего (FIM) Обучение: эта инновационная стратегия обучения позволяет модели генерировать код, заполняя пробелы в существующих блоках кода. Значительный объем данных кода поддерживает эту функцию, улучшая способности отладки модели и завершения кода, которые имеют решающее значение для разработчиков [1] [3].
5. Этот процесс уточняет его способность точно реагировать на запросы пользователей и генерировать контекстуально релевантные фрагменты кода, используя как свою экспертизу кодирования, так и лингвистические возможности [1] [5].
Таким образом, специфический состав кода 87% и 13% естественного языка оснащена DeepSeek Coder с надежной структурой для понимания и эффективного генерации содержания программирования. Этот баланс не только повышает его производительность кодирования, но и гарантирует, что он может эффективно общаться на человеческом языке, что делает его мощным инструментом для разработчиков.
Цитаты:
[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/