Kinerja Coder Deepseek secara signifikan dipengaruhi oleh komposisinya dari 87% kode dan 13% bahasa alami. Campuran unik ini memungkinkan model untuk unggul dalam berbagai tugas pengkodean sambil mempertahankan pemahaman kontekstual yang kuat tentang bahasa pemrograman.
Dampak komposisi kode
1. Kinerja pengkodean yang ditingkatkan: Tingginya persentase kode dalam data pelatihan memungkinkan Deepseek Coder untuk mencapai hasil canggih pada tolok ukur pengkodean seperti Humaneval dan MBPP, dengan skor mencapai akurasi hingga 90,2% ** [1] [ 5]. Kinerja ini melampaui banyak model open-source dan hak milik yang ada, menunjukkan bahwa model ini sangat mahir dalam menghasilkan cuplikan kode yang akurat.
2. Pemahaman Bahasa Alami: Dimasukkannya 13% data bahasa alami, terutama dalam bahasa Inggris dan Cina, meningkatkan kemampuan model untuk memahami dan menghasilkan komentar, dokumentasi, dan instruksi pengguna. Konteks linguistik ini sangat penting untuk tugas -tugas yang tidak hanya membutuhkan pembuatan kode tetapi juga penjelasan atau interaksi dalam bahasa alami, membuat model serbaguna di berbagai skenario pemrograman [2] [4].
3. Kesadaran Kontekstual: Deepseek Coder menggunakan pelatihan tingkat repositori, yang memungkinkannya untuk memahami ketergantungan lintas file dalam proyek. Kemampuan ini didukung oleh data kode yang luas, memungkinkannya untuk menyelesaikan tantangan pengkodean kompleks yang menjangkau banyak file secara efektif [1]. Kemampuan model untuk mempertahankan konteks selama urutan panjang (hingga 16.384 token, dapat diperpanjang hingga 128k **) lebih lanjut meningkatkan kinerjanya dalam proyek perangkat lunak skala besar [1].
4. Pelatihan Fill-in-the-Middle (FIM): Strategi pelatihan inovatif ini memungkinkan model untuk menghasilkan kode dengan mengisi celah dalam blok kode yang ada. Jumlah substansial data kode mendukung fitur ini, meningkatkan kemampuan debugging dan kode penyelesaian kode, yang sangat penting bagi pengembang [1] [3].
5. Tuning Instruksi: Model mengalami penyetelan instruksi dengan data tambahan yang mencakup kode dan instruksi bahasa alami. Proses ini memurnikan kemampuannya untuk merespons secara akurat permintaan pengguna dan menghasilkan cuplikan kode yang relevan secara kontekstual, memanfaatkan keahlian pengkodean dan kemampuan linguistik [1] [5].
Singkatnya, komposisi spesifik dari 87% kode dan 13% bahasa alami melengkapi deepseek coder dengan kerangka kerja yang kuat untuk memahami dan menghasilkan konten pemrograman secara efektif. Keseimbangan ini tidak hanya meningkatkan kinerja pengkodeannya tetapi juga memastikannya dapat berkomunikasi secara efektif dalam bahasa manusia, menjadikannya alat yang ampuh bagi pengembang.
Kutipan:
[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/