Výkon DeepSeek Coder je významne ovplyvnený jeho zložením 87% kódu a 13% prirodzeným jazykom. Táto jedinečná zmes umožňuje modelu vyniknúť v rôznych kódovacích úlohách a zároveň si zachováva silné kontextové porozumenie programovacím jazykom.
Vplyv zloženia kódu
1. Vylepšený výkon kódovania: Vysoké percento kódu v údajoch o školeniach umožňuje DeepSeek Coder dosiahnuť najmodernejšie výsledky v kódovacích referenčných hodnotách ako Humaneval a MBPP, pričom skóre dosiahlo až 90,2% presnosť ** [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [ 5]. Tento výkon presahuje mnoho existujúcich otvorených zdrojových a patentovaných modelov, čo naznačuje, že model je pri generovaní presných útržkov kódu obzvlášť adept.
2. Pochopenie prirodzeného jazyka: Zahrnutie 13% údajov z prirodzeného jazyka, predovšetkým v angličtine a čínštine, zvyšuje schopnosť modelu porozumieť a generovať komentáre, dokumentáciu a pokyny pre používateľov. Tento jazykový kontext je rozhodujúci pre úlohy, ktoré vyžadujú nielen generovanie kódu, ale aj vysvetlenia alebo interakcie v prirodzenom jazyku, vďaka čomu je model všestranný v rôznych programovacích scenároch [2] [4].
3. Kontextové povedomie: DeepSeek Coder používa školenie na úrovni úložiska, čo mu umožňuje porozumieť závislosti na krížových súboroch v rámci projektov. Táto schopnosť je podporovaná rozsiahlymi údajmi o kóde, čo jej umožňuje vyriešiť komplexné výzvy kódovania, ktoré efektívne pokrývajú viac súborov [1]. Schopnosť modelu udržiavať kontext pred dlhými sekvenciami (až 16 384 žetónov, rozširovateľných na 128k **) ďalej zvyšuje jeho výkon vo rozsiahlych softvérových projektoch [1].
4. Tréning Fill-In-the-Stredle (FIM): Táto inovatívna stratégia školenia umožňuje modelu generovať kód vyplnením medzier v existujúcich kódových blokoch. Značné množstvo údajov kódu podporuje túto funkciu a vylepšuje ladenie a schopnosti dokončenia kódu, ktoré sú rozhodujúce pre vývojárov [1] [3].
5. Vyladenie inštrukcií: Model prechádza ladením inštrukcií s ďalšími údajmi, ktoré obsahujú pokyny pre kód aj prirodzený jazyk. Tento proces popisuje svoju schopnosť presne reagovať na dotazy používateľov a generovať kontextovo relevantné útržky kódu, využívajúc jeho odborné znalosti kódovania a jazykové schopnosti [1] [5].
Stručne povedané, špecifické zloženie 87% kódu a 13% prirodzeného jazyka vybavuje DeepSeek Coder s robustným rámcom na efektívne porozumenie a generovanie obsahu programovania. Táto rovnováha nielen zlepšuje výkon kódovania, ale tiež zaisťuje, že môže efektívne komunikovať v ľudskom jazyku, čo z neho robí výkonný nástroj pre vývojárov.
Citácie:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-wanguage-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-case
[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-case
[8] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-instruct/