Deepseek kodlayıcısının performansı% 87 kod ve% 13 doğal dil bileşiminden önemli ölçüde etkilenmektedir. Bu benzersiz karışım, programlama dillerinin güçlü bir bağlamsal anlayışını korurken modelin çeşitli kodlama görevlerinde mükemmel olmasını sağlar.
Kod kompozisyonunun etkisi
1. Geliştirilmiş Kodlama Performansı: Eğitim verilerindeki kodun yüksek yüzdesi, DeepSeek kodlayıcısının humaneval ve mbpp gibi kodlama ölçütlerinde en son sonuç sonuçları elde etmesini sağlar ve puanlar% 90,2'ye ulaşır ** [1] [ 5]. Bu performans, mevcut açık kaynaklı ve tescilli modeli aşmaktadır, bu da modelin özellikle doğru kod snippet'leri üretmede becerikli olduğunu gösterir.
2. Doğal dil anlayışı: Öncelikle İngilizce ve Çince'de% 13 doğal dil verilerinin dahil edilmesi, modelin yorum, dokümantasyon ve kullanıcı talimatlarını anlama ve oluşturma yeteneğini geliştirir. Bu dilsel bağlam, sadece kod üretimi değil, aynı zamanda doğal dilde açıklamalar veya etkileşimler gerektiren görevler için çok önemlidir, bu da modeli farklı programlama senaryolarında çok yönlü hale getirir [2] [4].
3. Bağlamsal farkındalık: Deepseek kodlayıcı, projelerdeki çapraz bağımlılıkları anlamasını sağlayan depo düzeyindeki eğitim kullanır. Bu özellik, kapsamlı kod verileri ile desteklenir ve birden fazla dosyayı etkili bir şekilde yayan karmaşık kodlama zorluklarını çözmesini sağlar [1]. Modelin uzun diziler üzerindeki bağlamı koruma yeteneği (128k ** 'ye kadar uzatılabilir 16.384 jeton), büyük ölçekli yazılım projelerindeki performansını daha da artırır [1].
4. Ortaya doldurma (FIM) Eğitimi: Bu yenilikçi eğitim stratejisi, modelin mevcut kod blokları içindeki boşlukları doldurarak kod oluşturmasına izin verir. Önemli miktarda kod verisi, bu özelliği destekler ve modelin geliştiriciler için kritik olan hata ayıklama ve kod tamamlama yeteneklerini geliştirir [1] [3].
5. Talimat Ayarı: Model, hem kod hem de doğal dil talimatlarını içeren ek verilerle talimat ayarına tabi tutulur. Bu süreç, kullanıcı sorgularına doğru yanıt verme ve bağlamsal olarak ilgili kod snippet'lerini oluşturma, hem kodlama uzmanlığını hem de dilsel yeteneklerinden yararlanmasını sağlar [1] [5].
Özetle,% 87 kod ve% 13 doğal dilin spesifik bileşimi, DeepSeek kodlayıcıyı, programlama içeriğini etkili bir şekilde anlamak ve oluşturmak için sağlam bir çerçeve ile donatır. Bu denge sadece kodlama performansını arttırmakla kalmaz, aynı zamanda insan dilinde etkili bir şekilde iletişim kurabilmesini sağlar ve bu da onu geliştiriciler için güçlü bir araç haline getirir.
Alıntılar:
[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-ovfile
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-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-doder-67b-intruct/