A DeepSeek Coder teljesítményét jelentősen befolyásolja a 87% -os kód és a 13% természetes nyelv összetétele. Ez az egyedi keverék lehetővé teszi a modell számára, hogy kiemelkedjen a különféle kódolási feladatokban, miközben megőrzi a programozási nyelvek erős kontextusbeli megértését.
A kód összetételének hatása
1. A továbbfejlesztett kódolási teljesítmény: A képzési adatokban szereplő magas kód százaléka lehetővé teszi a DeepSeek Coder számára, hogy a legmodernebb eredményeket elérje a HumaneVal és az MBPP kódolásakor, a pontszámok akár 90,2% -os pontosságot is elérhetnek ** [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] 5]. Ez a teljesítmény meghaladja a meglévő nyílt forráskódú és szabadalmaztatott modelleket, jelezve, hogy a modell különösen ügyes a pontos kódrészletek előállításához.
2. Természetes nyelv megértése: A 13% -os természetes nyelvi adatok beépítése, elsősorban angol és kínai nyelven, javítja a modell képességét, hogy megértse és generáljon megjegyzéseket, dokumentációkat és felhasználói utasításokat. Ez a nyelvi kontextus döntő jelentőségű olyan feladatokhoz, amelyek nemcsak a kód generálását igénylik, hanem a természetes nyelvű magyarázatokat vagy interakciókat is, így a modell sokoldalúvá teszi a különböző programozási forgatókönyveket [2] [4].
3. Kontextusos tudatosság: A DeepSeek Coder lerakat-szintű képzést alkalmaz, amely lehetővé teszi a projektek keresztfüggőségeinek megértését. Ezt a képességet a kiterjedt kódadatok megerősítik, lehetővé téve az összetett kódolási kihívások megoldását, amelyek több fájlt hatékonyan átfednek [1]. A modell azon képessége, hogy fenntartsa a kontextust hosszú szekvenciákon (legfeljebb 16 384 tokenig, amely 128K-ra **) tovább javítja teljesítményét a nagyszabású szoftverprojektekben [1].
4. Töltse ki a közepes (FIM) képzést: Ez az innovatív képzési stratégia lehetővé teszi a modell számára, hogy kódot generáljon a meglévő kódblokkokban lévő hiányosságok kitöltésével. A kódadatok jelentős mennyisége alátámasztja ezt a funkciót, javítva a modell hibakeresési és kód -kitöltési képességeit, amelyek kritikusak a fejlesztők számára [1] [3].
5. Oktatási hangolás: A modell utasítások hangolásán vesz részt további adatokkal, amelyek mind a kódot, mind a természetes nyelvi utasításokat tartalmazzák. Ez a folyamat finomítja annak képességét, hogy pontosan reagáljon a felhasználói lekérdezésekre, és kontextus szempontjából releváns kódrészleteket generáljon, kiaknázva mind kódolási szakértelmét, mind nyelvi képességeit [1] [5].
Összefoglalva: a 87% -os kód és a 13% -os természetes nyelv specifikus összetétele robusztus keretet biztosít a DeepSeek Coder számára a programozási tartalom hatékony megértéséhez és létrehozásához. Ez az egyenleg nem csak javítja a kódolási teljesítményét, hanem biztosítja, hogy hatékonyan kommunikáljon az emberi nyelven, így hatékony eszközévé válik a fejlesztők számára.
Idézetek:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-ganguage-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/