Hiệu suất của DeepSeek Coder bị ảnh hưởng đáng kể bởi thành phần của mã 87% và ngôn ngữ tự nhiên 13%. Sự pha trộn độc đáo này cho phép mô hình vượt trội trong các tác vụ mã hóa khác nhau trong khi duy trì sự hiểu biết theo ngữ cảnh mạnh mẽ về các ngôn ngữ lập trình.
Tác động của thành phần mã
1. Hiệu suất mã hóa nâng cao: Tỷ lệ phần trăm mã cao trong dữ liệu đào tạo cho phép DeepSeek Coder đạt được kết quả tiên tiến về các điểm chuẩn mã hóa như Nhân đạo và MBPP, với điểm số đạt tới 90,2% độ chính xác ** [1] [1] [1] [1] 5]. Hiệu suất này vượt qua nhiều mô hình nguồn mở và nguồn mở hiện có, chỉ ra rằng mô hình đặc biệt giỏi trong việc tạo đoạn mã chính xác.
2. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Việc đưa vào dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên 13%, chủ yếu bằng tiếng Anh và tiếng Trung, nâng cao khả năng hiểu và tạo ý kiến, tài liệu và hướng dẫn sử dụng của mô hình. Bối cảnh ngôn ngữ này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ không chỉ yêu cầu tạo mã mà còn giải thích hoặc tương tác trong ngôn ngữ tự nhiên, làm cho mô hình linh hoạt qua các kịch bản lập trình khác nhau [2] [4].
3. Nhận thức theo ngữ cảnh: DeepSeek Coder sử dụng đào tạo cấp kho lưu trữ, cho phép nó hiểu được các phụ thuộc tham gia chéo trong các dự án. Khả năng này được củng cố bởi dữ liệu mã rộng rãi, cho phép nó giải quyết các thách thức mã hóa phức tạp trải rộng nhiều tệp một cách hiệu quả [1]. Khả năng duy trì ngữ cảnh của mô hình qua các chuỗi dài (lên tới 16.384 mã thông báo, có thể mở rộng lên 128k **) giúp tăng cường hiệu suất của nó trong các dự án phần mềm quy mô lớn [1].
4. Đào tạo Fill-in-the-Middle (FIM): Chiến lược đào tạo sáng tạo này cho phép mô hình tạo mã bằng cách điền vào các khoảng trống trong các khối mã hiện có. Số lượng dữ liệu mã đáng kể hỗ trợ tính năng này, cải thiện khả năng hoàn thành mã và gỡ lỗi của mô hình, rất quan trọng đối với các nhà phát triển [1] [3].
5. Điều chỉnh hướng dẫn: Mô hình trải qua điều chỉnh hướng dẫn với dữ liệu bổ sung bao gồm cả hướng dẫn mã và ngôn ngữ tự nhiên. Quá trình này tinh chỉnh khả năng trả lời chính xác của nó với các truy vấn của người dùng và tạo các đoạn mã có liên quan theo ngữ cảnh, tận dụng cả chuyên môn mã hóa và khả năng ngôn ngữ của nó [1] [5].
Tóm lại, thành phần cụ thể của mã 87% và 13% ngôn ngữ tự nhiên trang bị cho DeepSeek Coder một khung mạnh mẽ để hiểu và tạo nội dung lập trình một cách hiệu quả. Số dư này không chỉ tăng cường hiệu suất mã hóa của nó mà còn đảm bảo nó có thể giao tiếp hiệu quả bằng ngôn ngữ của con người, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển.
Trích dẫn:
[1] https:
[2] https://dataloop.ai/l Labrary
[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
.