ประสิทธิภาพของ Deepseek Coder ได้รับอิทธิพลอย่างมากจากองค์ประกอบของรหัส 87% และภาษาธรรมชาติ 13% การผสมผสานที่ไม่เหมือนใครนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถทำได้ในงานการเข้ารหัสที่หลากหลายในขณะที่ยังคงความเข้าใจบริบทที่แข็งแกร่งของภาษาการเขียนโปรแกรม
ผลกระทบขององค์ประกอบรหัส
1. ประสิทธิภาพการเข้ารหัสที่ปรับปรุงแล้ว: เปอร์เซ็นต์ของรหัสสูงในข้อมูลการฝึกอบรมช่วยให้ Coder Deepseek สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ทันสมัยในการกำหนดมาตรฐานการเข้ารหัสเช่น HumanEval และ MBPP โดยมีคะแนนสูงถึง 90.2% ความแม่นยำ ** [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] 5]. ประสิทธิภาพนี้เกินกว่าโมเดลโอเพนซอร์ซและกรรมสิทธิ์ที่มีอยู่จำนวนมากซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดลนั้นเชี่ยวชาญในการสร้างตัวอย่างโค้ดที่แม่นยำเป็นพิเศษ
2. การทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ: การรวมข้อมูลภาษาธรรมชาติ 13% ส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษและภาษาจีนช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและสร้างความคิดเห็นเอกสารและคำแนะนำของผู้ใช้ บริบททางภาษานี้มีความสำคัญสำหรับงานที่ไม่เพียง แต่ต้องการการสร้างรหัส แต่ยังมีคำอธิบายหรือการโต้ตอบในภาษาธรรมชาติทำให้แบบจำลองหลากหลายในสถานการณ์การเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน [2] [4]
3. การรับรู้ตามบริบท: Deepseek Coder ใช้การฝึกอบรมระดับที่เก็บซึ่งช่วยให้เข้าใจการพึ่งพาไฟล์ข้ามภายในโครงการ ความสามารถนี้ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลรหัสที่กว้างขวางทำให้สามารถแก้ไขความท้าทายในการเข้ารหัสที่ซับซ้อนซึ่งครอบคลุมหลายไฟล์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1] ความสามารถของโมเดลในการรักษาบริบทตลอดลำดับที่ยาวนาน (สูงสุด 16,384 โทเค็นขยายได้เป็น 128K **) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในโครงการซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ [1]
4. การฝึกอบรม Fill-in-the-Middle (FIM): กลยุทธ์การฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถสร้างรหัสโดยการเติมช่องว่างภายในบล็อกรหัสที่มีอยู่ ข้อมูลรหัสจำนวนมากรองรับคุณลักษณะนี้ปรับปรุงความสามารถในการดีบักและการสมบูรณ์ของโมเดลซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนา [1] [3]
5. การปรับแต่งคำสั่ง: โมเดลผ่านการปรับแต่งการเรียนการสอนพร้อมข้อมูลเพิ่มเติมที่มีทั้งรหัสและคำแนะนำภาษาธรรมชาติ กระบวนการนี้ปรับแต่งความสามารถในการตอบสนองอย่างแม่นยำต่อการสอบถามผู้ใช้และสร้างตัวอย่างโค้ดที่เกี่ยวข้องกับบริบทใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้านการเข้ารหัสและความสามารถทางภาษา [1] [5]
โดยสรุปองค์ประกอบที่เฉพาะเจาะจงของรหัส 87% และภาษาธรรมชาติ 13% จะช่วยให้ Coder Deepseek มีกรอบที่แข็งแกร่งสำหรับการทำความเข้าใจและสร้างเนื้อหาการเขียนโปรแกรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสมดุลนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเข้ารหัส แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าสามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพในภาษามนุษย์ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนา
การอ้างอิง:
[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/