DeepSeek -koder anvender flere strategier for at sikre nøjagtigheden af den kode, den genererer. Disse strategier er baseret på dens træningsmetodologi, evalueringsmålinger og kontinuerlige forbedringer baseret på brugerfeedback og ydelses benchmarks.
Træningsmetodik
Deepseek -koder trænes på et massivt datasæt, der består af 2 billioner tokens, hvor ca. 87% af disse data er kode og det resterende 13% naturlige sprog. Denne omfattende træning gør det muligt for modellen at forstå sammenhængen med forskellige kodningsprojekter, hvilket gør det muligt for den at give mere præcise kodeforslag, der er skræddersyet til specifikke opgaver [2]. Modellen anvender en udfyldning-i-blank-tilgang under træning, hvilket forbedrer dens evne til at generere relevante kodestykker, der passer inden for eksisterende kodestrukturer [3].
Evalueringsmålinger
For at vurdere dens ydeevne benchmarkeres Deepseek -koder mod forskellige etablerede kodningsopgaver. Det har især vist stærke resultater på benchmarks som Humaneval og MBPP, som evaluerer modellens evne til at gennemføre henholdsvis menneskelig skrevet kode og generere funktionel kode. For eksempel er der bemærket forbedringer i nøjagtighed efter foruddannelse af opdateret kodekorpora, hvor scoringer på Humaneval steg fra 30,5% til 37,2% efter videreuddannelse [6]. Disse benchmarks giver et kvantitativt mål for modellens effektivitet til at generere nøjagtig kode.
Feedbackmekanismer
DeepSeek -koder inkorporerer brugerfeedback i dens udviklingscyklus. Ved at analysere, hvordan brugere interagerer med den genererede kode og identificerer fælles fejl eller forbedringsområder, kan udviklere finjustere modellen. Denne iterative proces hjælper med at forfine modellens forståelse af kodningsopgaver og forbedre dens samlede ydelse over tid [4].
Begrænsninger og udfordringer
På trods af disse foranstaltninger står Deepseek -koder stadig på udfordringer med hensyn til kontekstuel forståelse og menneskelig dømmekraft. Det kan lejlighedsvis generere kode, der ikke perfekt tilpasser sig brugerkrav på grund af dens afhængighed af træningsdataene, som kan være ufuldstændige eller partiske [2] [5]. Selvom det udmærker sig ved at generere kodestykker, mangler det desuden de kritiske tænkningsevne, der er forbundet med menneskelige programmerere, hvilket kan føre til mindre optimale løsninger [2].
Sammenfattende sikrer Deepseek -koder nøjagtighed gennem omfattende træning på et stort datasæt, streng benchmarking mod etablerede kodningsopgaver og kontinuerlig forfining baseret på brugerinteraktioner og feedback. Brugere skal dog forblive opmærksomme på dens begrænsninger i fuldt ud forstående kontekst og anvende menneskelig dømmekraft.
Citater:
)
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-i_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-swer-program-synthesis-cat-i
[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