Deepseek Coder käyttää useita strategioita sen luoman koodin tarkkuuden varmistamiseksi. Nämä strategiat perustuvat sen koulutusmenetelmiin, arviointimittareihin ja jatkuviin parannuksiin käyttäjän palautteen ja suorituskyvyn vertailuarvojen perusteella.
Koulutusmenetelmä
Deepseek -kooderia koulutetaan massiiviseen tietojoukkoon, joka käsittää 2 biljoonaa merkkiä, ja noin 87% näistä tiedoista on koodia ja loput 13% luonnollinen kieli. Tämän laajan koulutuksen avulla malli voi ymmärtää erilaisten koodausprojektien kontekstin, jonka avulla se voi tarjota tarkempia koodiehdotuksia, jotka on räätälöity tietyille tehtäville [2]. Malli hyödyntää tyhjässä lähestymistapaa harjoituksen aikana, mikä parantaa sen kykyä luoda asiaankuuluvia koodinpätkiä, jotka sopivat olemassa oleviin koodirakenteisiin [3].
Arviointimittarit
Suorituskyvyn arvioimiseksi DeepSeek -kooder on vertailtu erilaisiin vakiintuneisiin koodaustehtäviin. Erityisesti se on osoittanut vahvoja tuloksia vertailuarvoilla, kuten HumanVal ja MBPP, jotka arvioivat mallin kyvyn suorittaa ihmisen kirjoittama koodi ja luoda vastaavasti funktionaalinen koodi. Esimerkiksi tarkkuuden parannukset on havaittu päivitetyn Code Corporan ennakkoharjoittelun jälkeen, kun pistemäärät ihmisenvalvonnasta nousevat 30,5 prosentista 37,2 prosenttiin jatkokoulutuksen jälkeen [6]. Nämä vertailuarvot tarjoavat kvantitatiivisen mittauksen mallin tehokkuudesta tarkan koodin tuottamisessa.
Palautemekanismit
DeepSeek -kooder sisällyttää käyttäjän palautteen kehitysjaksoonsa. Analysoimalla kuinka käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa luodun koodin kanssa ja tunnistamalla yleiset virheet tai parannusalueet, kehittäjät voivat hienosäätää mallin. Tämä iteratiivinen prosessi auttaa parantamaan mallin ymmärrystä koodaustehtävistä ja parantaa sen yleistä suorituskykyä ajan myötä [4].
Rajoitukset ja haasteet
Näistä toimenpiteistä huolimatta Deepseek -kooderilla on edelleen haasteita kontekstuaalisesta ymmärryksestä ja ihmisen arvioinnista. Se voi toisinaan luoda koodin, joka ei ole täysin yhdenmukaista käyttäjän vaatimusten kanssa, koska se luottaa koulutustietoihin, jotka voivat olla puutteellisia tai puolueellisia [2] [5]. Lisäksi, vaikka se on erinomainen koodinpätkien luomisessa, siitä puuttuu ihmisen ohjelmoijille ominaisia kriittisiä ajattelukykyjä, mikä voi johtaa vähemmän optimaalisiin ratkaisuihin [2].
Yhteenvetona voidaan todeta, että DeepSeek -kooder varmistaa tarkkuuden laajan suuren tietojoukon koulutuksen avulla, tiukan vertailuanalyysin vakiintuneiden koodaustehtävien kanssa ja jatkuvan hienostumisen perusteella käyttäjän vuorovaikutuksen ja palautteen perusteella. Käyttäjien tulisi kuitenkin olla tietoisia rajoituksistaan täysin ymmärtämään kontekstia ja soveltamalla ihmisen harkintaa.
Viittaukset:
.
.
.
.
[5] https://play.ht/blog/deeptseek-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