DEEPSEEK -kodarens prestanda påverkas avsevärt av dess sammansättning av 87% kod och 13% naturligt språk. Denna unika blandning gör det möjligt för modellen att utmärka sig i olika kodningsuppgifter samtidigt som en stark kontextuell förståelse för programmeringsspråk bibehålls.
Påverkan av kodkomposition
1. Förbättrad kodningsprestanda: Den höga andelen kod i utbildningsdata gör det möjligt för Deepseek-kodaren att uppnå toppmoderna resultat på kodning av riktmärken som humaneval och MBPP, med poäng som når upp till 90,2% noggrannhet ** [1] [[1] [[ 5]. Denna prestanda överträffar många befintliga öppna källkods- och proprietära modeller, vilket indikerar att modellen är särskilt skicklig på att generera exakta kodavsnitt.
2. Naturlig språkförståelse: Införandet av 13% naturliga språkdata, främst på engelska och kinesiska, förbättrar modellens förmåga att förstå och generera kommentarer, dokumentation och användarinstruktioner. Detta språkliga sammanhang är avgörande för uppgifter som inte bara kräver kodgenerering utan också förklaringar eller interaktioner på naturligt språk, vilket gör modellen mångsidig i olika programmeringsscenarier [2] [4].
3. Kontextuell medvetenhet: Deepseek Coder använder utbildning på arkivnivå, vilket gör att den kan förstå cross-file-beroenden inom projekt. Denna kapacitet förstärks av de omfattande koddata, vilket gör att den kan lösa komplexa kodningsutmaningar som sträcker sig över flera filer effektivt [1]. Modellens förmåga att upprätthålla sammanhang över långa sekvenser (upp till 16 384 tokens, utdragbara till 128K **) förbättrar dess prestanda ytterligare i storskaliga programvaruprojekt [1].
4. Fill-in-the-Middle (FIM) -utbildning: Denna innovativa träningsstrategi gör det möjligt för modellen att generera kod genom att fylla i luckor inom befintliga kodblock. Den betydande mängden koddata stöder denna funktion, vilket förbättrar modellens felsöknings- och kodens slutförda förmågor, som är kritiska för utvecklare [1] [3].
5. Instruktionsinställning: Modellen genomgår instruktionsinställning med ytterligare data som innehåller både kod- och naturliga språkinstruktioner. Denna process förfinar sin förmåga att svara exakt på användarfrågor och generera kontextuellt relevanta kodavdrag, vilket utnyttjar både sin kodningskompetens och språkliga funktioner [1] [5].
Sammanfattningsvis utrustar den specifika sammansättningen av 87% kod och 13% naturligt språk Deepseek -kodaren med en robust ram för att förstå och generera programmeringsinnehåll effektivt. Denna balans förbättrar inte bara sin kodningsprestanda utan säkerställer också att den kan kommunicera effektivt på mänskligt språk, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg för utvecklare.
Citeringar:
[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/