Na delovanje koder Deepseek močno vpliva njegova sestava 87% kode in 13% naravnega jezika. Ta edinstvena mešanica omogoča modelu, da se odlično odreže pri različnih nalogah kodiranja, hkrati pa ohranja močno kontekstualno razumevanje programskih jezikov.
Vpliv sestave kode
1. Izboljšana uspešnost kodiranja: Visok odstotek kode v podatkih o usposabljanju omogoča, da Deepseek Coderju doseže najsodobnejše rezultate o kodiranju merila, kot sta Humanoval in MBPP, z rezultati dosežejo do 90,2% natančnosti ** [1] [1] [1] 5]. Ta zmogljivost presega številne obstoječe odprtokodne in lastniške modele, kar kaže na to, da je model še posebej spreten pri ustvarjanju natančnih odrezkov kode.
2. Razumevanje naravnega jezika: Vključitev 13% podatkov o naravnem jeziku, predvsem v angleščino in kitajščino, izboljšuje sposobnost modela, da razume in ustvarja komentarje, dokumentacijo in navodila za uporabnike. Ta jezikovni kontekst je ključnega pomena za naloge, ki ne zahtevajo samo ustvarjanje kode, ampak tudi razlage ali interakcije v naravnem jeziku, zaradi česar je model vsestranski v različnih scenarijih programiranja [2] [4].
3. Kontekstualna zavest: Deepseek Coder uporablja usposabljanje na ravni skladišč, kar mu omogoča razumevanje medsebojnih odvisnosti znotraj projektov. Ta sposobnost podpira obsežni podatki o kodi, ki mu omogoča, da reši zapletene izzive kodiranja, ki učinkovito obsegajo več datotek [1]. Sposobnost modela, da ohrani kontekst nad dolgimi zaporedji (do 16.384 žetonov, ki jih je mogoče razširiti na 128k **), še poveča njegovo delovanje v obsežnih programskih projektih [1].
4. Usposabljanje za polnjenje (FIM) za polnjenje: Ta inovativna strategija usposabljanja omogoča modelu, da ustvari kodo z izpolnjevanjem vrzeli znotraj obstoječih kodnih blokov. Velika količina podatkov o kodi podpira to funkcijo in izboljšuje zmožnosti odpravljanja napak in dokončanja kode, ki so ključne za razvijalce [1] [3].
5. Nastavitev navodil: Model je podvržen uglaševanju navodil z dodatnimi podatki, ki vključujejo tako kodo kot navodila za naravni jezik. Ta postopek izpopolnjuje svojo sposobnost natančnega odziva na uporabniške poizvedbe in ustvarjanje kontekstno ustreznih odrezkov kode, pri čemer uporablja svoje znanje o kodiranju in jezikovne zmogljivosti [1] [5].
Če povzamemo, specifična sestava 87% kode in 13% naravnega jezika opremi koder Deepseek z robustnim okvirom za razumevanje in učinkovito ustvarjanje programske vsebine. To ravnovesje ne samo povečuje njegovo učinkovitost kodiranja, ampak tudi zagotavlja, da lahko učinkovito komunicira v človeškem jeziku, zaradi česar je močno orodje za razvijalce.
Navedbe:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-Language-models-reepseek-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/