На продуктивність кодера DeepSeek значно впливає на його склад 87% коду та 13% природної мови. Ця унікальна суміш дозволяє моделі досягти успіху в різних завданнях кодування, зберігаючи при цьому сильне контекстне розуміння мов програмування.
Вплив композиції коду
1. Підвищена продуктивність кодування: високий відсоток коду в навчальних даних дозволяє DeepSeek Coder досягти найсучасніших результатів на кодувальних орієнтирах, таких як Humaneval та MBPP, при цьому показники досягли до 90,2% точності ** [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [ 5]. Ця продуктивність перевершує багато існуючих моделей з відкритим кодом та власними моделями, що свідчить про те, що модель особливо вміла при генеруванні точних фрагментів коду.
2. Розуміння природного мови: Включення 13% даних природної мови, насамперед англійською та китайською мовою, підвищує здатність моделі розуміти та генерувати коментарі, документацію та інструкції користувача. Цей мовний контекст має вирішальне значення для завдань, які потребують не лише генерації коду, але й пояснення або взаємодії природною мовою, що робить модель універсальною в різних сценаріях програмування [2] [4].
3. Контекстуальна обізнаність: DeepSeek Coder використовує навчання на рівні сховища, що дозволяє йому розуміти перехресні залежності в межах проектів. Ця можливість підкріплюється широкими даними коду, що дозволяє їм вирішити складні проблеми кодування, які ефективно охоплюють кілька файлів [1]. Здатність моделі підтримувати контекст у довгих послідовностях (до 16 384 жетонів, що розширюються до 128k **), ще більше підвищує її продуктивність у масштабних програмних проектах [1].
4. Навчання заповнення середньої (FIM): Ця інноваційна стратегія навчання дозволяє моделі генерувати код, заповнюючи прогалини в існуючих блоках коду. Значна кількість даних коду підтримує цю функцію, вдосконалюючи здібності налагодження та завершення коду, які є критичними для розробників [1] [3].
5. Налаштування інструкцій: Модель зазнає налаштування інструкцій з додатковими даними, що включає як інструкції з коду, так і природної мови. Цей процес уточнює його здатність точно реагувати на запити користувачів та генерувати контекстно відповідні фрагменти коду, використовуючи як його досвід кодування, так і мовні можливості [1] [5].
Підсумовуючи, конкретний склад коду 87% та 13% природної мови оснащує кодера DeepSeek з надійною рамкою для ефективного розуміння та генерування вмісту програмування. Цей баланс не тільки підвищує його ефективність кодування, але й гарантує, що він може ефективно спілкуватися людською мовою, що робить його потужним інструментом для розробників.
Цитати:
[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/