El rendimiento de Deepseek Coder está significativamente influenciado por su composición de 87% de código y 13% de lenguaje natural. Esta mezcla única permite que el modelo sobresalga en varias tareas de codificación mientras mantiene una fuerte comprensión contextual de los lenguajes de programación.
Impacto de la composición del código
1. Rendimiento de codificación mejorado: el alto porcentaje de código en los datos de entrenamiento permite a Deepseek Coder lograr resultados de última generación en puntos de referencia de codificación como Humaneval y MBPP, con puntajes que alcanzan una precisión de hasta un 90.2% ** [1] [1] [ 5]. Este rendimiento supera a muchos modelos de código abierto y patentados existentes, lo que indica que el modelo es particularmente experto en generar fragmentos de código precisos.
2. Comprensión del lenguaje natural: la inclusión del 13% de datos del lenguaje natural, principalmente en inglés y chino, mejora la capacidad del modelo para comprender y generar comentarios, documentación e instrucciones del usuario. Este contexto lingüístico es crucial para tareas que requieren no solo la generación de código sino también explicaciones o interacciones en lenguaje natural, lo que hace que el modelo sea versátil en diferentes escenarios de programación [2] [4].
3. Conciencia contextual: Deepseek Coder emplea capacitación a nivel de repositorio, lo que le permite comprender las dependencias de archivo cruzado dentro de los proyectos. Esta capacidad se ve reforzada por los extensos datos de código, lo que le permite resolver desafíos de codificación complejos que abarcan múltiples archivos de manera efectiva [1]. La capacidad del modelo para mantener el contexto en secuencias largas (hasta 16,384 tokens, extensible a 128k **) mejora aún más su rendimiento en proyectos de software a gran escala [1].
4. Capacitación de relleno en el medio (FIM): esta estrategia de capacitación innovadora permite que el modelo genere código llenando los vacíos dentro de los bloques de código existentes. La cantidad sustancial de datos de código respalda esta característica, mejorando las capacidades de depuración y finalización del código del modelo, que son críticas para los desarrolladores [1] [3].
5. Ajuste de instrucciones: el modelo sufre ajuste de instrucciones con datos adicionales que incluyen instrucciones de código y lenguaje natural. Este proceso refina su capacidad para responder con precisión a las consultas de los usuarios y generar fragmentos de código contextualmente relevantes, aprovechando tanto su experiencia en codificación como sus capacidades lingüísticas [1] [5].
En resumen, la composición específica de 87% de código y 13% de lenguaje natural equipa a Deepseek Coder con un marco robusto para comprender y generar contenido de programación de manera efectiva. Este equilibrio no solo mejora su rendimiento de codificación, sino que también garantiza que pueda comunicarse de manera efectiva en el lenguaje humano, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para los desarrolladores.
Citas:
[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/