DeepSeek编码器的性能受到其87％代码和13％自然语言的组成的显着影响。这种独特的混合物使该模型可以在各种编码任务中表现出色，同时保持对编程语言的强烈上下文理解。
##代码组成的影响
1。增强的编码性能：训练数据中的高度代码比例很高，使DeepSeek编码器能够实现最先进的结果，以编码HumaneVal和MBPP等基准，得分达到90.2％的准确性** [1] [1] [[1] [[1] [[1] [ 5]。该性能超过了许多现有的开源和专有模型，表明该模型特别擅长生成准确的代码段。
2.自然语言理解：包含13％的自然语言数据（主要用英语和中文）增强了模型的理解和生成评论，文档和用户说明的能力。这种语言上下文对于不仅需要代码生成，还需要自然语言的解释或互动的任务至关重要，从而使模型在不同的编程方案中具有多功能性[2] [4]。
3.上下文意识：DeepSeek编码器采用存储库培训，这使其可以理解项目内的跨文件依赖性。该功能由广泛的代码数据加强，使其能够解决有效跨越多个文件的复杂编码挑战[1]。该模型能够在长序列（可扩展到128K **）上维护上下文的能力进一步增强了其在大型软件项目中的性能[1]。
4。中间（FIM）培训：这种创新的培训策略使该模型可以通过填补现有代码块中的空白来生成代码。大量代码数据支持此功能，改善了模型的调试和代码完成功能，这对于开发人员至关重要[1] [3]。
5。指令调整：该模型通过包括代码和自然语言指令的其他数据进行说明调整。此过程优化了其准确响应用户查询并生成上下文相关代码段的能力，利用其编码专业知识和语言功能[1] [5]。
总而言之，87％代码和13％自然语言的特定组成使DeepSeek编码器具有有效理解和生成编程内容的强大框架。这种平衡不仅可以提高其编码性能，而且还确保它可以用人类语言有效沟通，从而使其成为开发人员的强大工具。
引用：
[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/