يستخدم Deepseek Coder عدة استراتيجيات لضمان دقة الكود الذي يولده. ترتكز هذه الاستراتيجيات في منهجية التدريب ، ومقاييس التقييم ، والتحسينات المستمرة بناءً على ملاحظات المستخدم ومعايير الأداء.
منهجية التدريب
يتم تدريب Deepseek Poder على مجموعة بيانات ضخمة تضم 2 تريليون رموز ، مع حوالي 87 ٪ من هذه البيانات هي رمز ولغة طبيعية بنسبة 13 ٪ المتبقية. يسمح هذا التدريب المكثف للنموذج بفهم سياق مشاريع الترميز المختلفة ، مما يتيح له تقديم اقتراحات رمز أكثر دقة مصممة على مهام محددة [2]. يستخدم النموذج مقاربة تعبئة الفراغ أثناء التدريب ، مما يعزز قدرته على إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة التي تتناسب مع هياكل التعليمات البرمجية الحالية [3].
مقاييس التقييم
لتقييم أدائها ، يتم تسجيل مبرمج DeepSeek مع مختلف مهام الترميز المعمول بها. والجدير بالذكر أنه أظهر نتائج قوية على المعايير مثل Humaneval و MBPP ، والتي تقيم قدرة النموذج على إكمال الكود المكتوب على الإنسان وإنشاء رمز وظيفي على التوالي. على سبيل المثال ، لوحظت تحسينات في الدقة بعد التدريب المسبق على Code Corpora المحدثة ، مع زيادة الدرجات على Humaneval من 30.5 ٪ إلى 37.2 ٪ بعد التدريب الإضافي [6]. توفر هذه المعايير مقياسًا كميًا لفعالية النموذج في توليد رمز دقيق.
آليات التغذية المرتدة
يدمج Deepseek Coder ملاحظات المستخدم في دورة تطويره. من خلال تحليل كيفية تفاعل المستخدمين مع الكود الذي تم إنشاؤه وتحديد الأخطاء أو المجالات الشائعة للتحسين ، يمكن للمطورين ضبط النموذج. تساعد هذه العملية التكرارية في تحسين فهم النموذج لمهام الترميز وتعزيز أدائها العام بمرور الوقت [4].
القيود والتحديات
على الرغم من هذه التدابير ، لا يزال Deepseek Coder يواجه تحديات فيما يتعلق بفهم السياق والحكم الإنساني. قد يقوم أحيانًا بإنشاء رمز لا يتماشى تمامًا مع متطلبات المستخدم بسبب اعتماده على بيانات التدريب ، والتي يمكن أن تكون غير مكتملة أو متحيزة [2] [5]. علاوة على ذلك ، في حين أنه يتفوق على إنشاء قصاصات التعليمات البرمجية ، فإنه يفتقر إلى قدرات التفكير الناقد المتأصل في المبرمجين البشريين ، مما قد يؤدي إلى حلول أقل مثالية [2].
باختصار ، يضمن Deepseek Coder الدقة من خلال التدريب المكثف على مجموعة بيانات كبيرة ، والمعايير الصارمة ضد مهام الترميز المعمول بها ، والصقل المستمر بناءً على تفاعلات المستخدم والتعليقات. ومع ذلك ، يجب أن يظل المستخدمون مدركين لقيوده في فهم السياق بشكل كامل وتطبيق الحكم الإنساني.
الاستشهادات:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-depect-dection
[2]
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1acjpn7/deepeekcoder_when_the_large_language_model_meets/
[4] https://www.restack.io/p/deepseek-coder-answer-program-synthesis-cat-ai
[5]
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1-lite-preview
[8] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf