| DeepSeek Coder používá několik strategií k zajištění přesnosti kódu, který generuje. Tyto strategie jsou založeny na jeho metodologii školení, metrikách hodnocení a nepřetržitých zlepšováních založených na zpětné vazbě uživatele a výkonnostních výsledcích.
Metodika školení
Deepseek Coder je vyškolen na masivním datovém souboru obsahujícím 2 bilionové žetony, přibližně 87% těchto dat je kód a zbývající 13% přirozený jazyk. Toto rozsáhlé školení umožňuje modelu pochopit kontext různých projektů kódování, což mu umožňuje poskytovat přesnější návrhy kódu přizpůsobené konkrétním úkolům [2]. Model využívá během tréninku přístup k výplně, což zvyšuje jeho schopnost generovat relevantní úryvky kódu, které se hodí do stávajících struktur kódu [3].
Metriky hodnocení
Pro posouzení jeho výkonu je Deepseek Coder srovnáván proti různým zavedeným úkolům kódování. Zejména to prokázalo silné výsledky v benchmarcích, jako jsou Humanival a MBPP, které vyhodnocují schopnost modelu dokončit kód napsaný člověkem a generovat funkční kód. Například po předběžném tréninku byla zaznamenána zlepšení přesnosti na aktualizovaném kódu, přičemž skóre na Humanivalu se po dalším tréninku zvyšuje z 30,5% na 37,2% [6]. Tato měřítka poskytují kvantitativní měřítko účinnosti modelu při generování přesného kódu.
Mechanismy zpětné vazby
DeepSeek Coder zahrnuje zpětnou vazbu uživatelů do svého vývojového cyklu. Analýzou, jak uživatelé interagují s generovaným kódem a identifikují běžné chyby nebo oblasti pro zlepšení, mohou vývojáři model doladit. Tento iterační proces pomáhá při zdokonalování chápání modelu o úkolech kódování a zvyšuje jeho celkový výkon v průběhu času [4].
Omezení a výzvy
Přes tato opatření, Deepseek Coder stále čelí výzvám týkajícím se kontextového porozumění a lidského úsudku. Může příležitostně generovat kód, který se dokonale nesrovnává s požadavky uživatele kvůli jeho závislost na tréninkové údaje, které mohou být neúplné nebo zkreslené [2] [5]. Navíc, i když vyniká při generování úryvků kódu, postrádá schopnosti kritického myšlení spojené s lidskými programátory, což může vést k méně optimálním řešením [2].
Stručně řečeno, Deepseek Coder zajišťuje přesnost prostřednictvím rozsáhlého tréninku na velkém souboru dat, přísného benchmarkingu proti zavedeným kódovacím úkolům a nepřetržité zdokonalení založené na interakcích a zpětné vazbě. Uživatelé by si však měli být vědomi svých omezení v plném porozumění kontextu a uplatňování lidského úsudku.
Citace:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-detect-detection
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-33b-instruct/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1acjpn7/deepseekcoder_when_the_large_language_model_meets/
[4] https://www.restack.io/p/deepseek-coder-answer-program-synthesis-cat-ai
[5] https://play.ht/blog/deepseek-v3-vs-r1-vs-coder/
[6] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-lite-preview
[8] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf