Deepseek Coder utilise plusieurs stratégies pour assurer la précision du code qu'elle génère. Ces stratégies sont fondées sur sa méthodologie de formation, ses mesures d'évaluation et ses améliorations continues en fonction des commentaires des utilisateurs et des références de performance.
Méthodologie de formation
Deepseek Coder est formé sur un ensemble de données massif comprenant 2 billions de jetons, avec environ 87% de ces données étant le code et le langage naturel de 13% restant. Cette formation approfondie permet au modèle de comprendre le contexte de divers projets de codage, ce qui lui permet de fournir des suggestions de code plus précises adaptées à des tâches spécifiques [2]. Le modèle utilise une approche de remplissage pendant la formation, ce qui améliore sa capacité à générer des extraits de code pertinents qui s'adaptent dans les structures de code existantes [3].
Métriques d'évaluation
Pour évaluer ses performances, Deepseek Coder est comparé à diverses tâches de codage établies. Il a notamment démontré de solides résultats sur des repères comme Humaneval et MBPP, qui évaluent la capacité du modèle à compléter le code écrite par l'homme et à générer un code fonctionnel respectivement. Par exemple, des améliorations de la précision ont été notées après la pré-formation sur les corpus de code mis à jour, avec des scores sur Humaneval passant de 30,5% à 37,2% après une formation supplémentaire [6]. Ces repères fournissent une mesure quantitative de l'efficacité du modèle dans la génération de code précis.
Mécanismes de rétroaction
Deepseek Coder intègre la rétroaction des utilisateurs dans son cycle de développement. En analysant comment les utilisateurs interagissent avec le code généré et l'identification des erreurs ou des zones d'amélioration courantes, les développeurs peuvent affiner le modèle. Ce processus itératif aide à affiner la compréhension du modèle des tâches de codage et améliore ses performances globales au fil du temps [4].
Limites et défis
Malgré ces mesures, Deepseek Coder est toujours confronté à des défis concernant la compréhension contextuelle et le jugement humain. Il peut parfois générer du code qui ne s'aligne pas parfaitement avec les besoins des utilisateurs en raison de sa dépendance à l'égard des données de formation, qui peuvent être incomplètes ou biaisées [2] [5]. De plus, bien qu'il excelle dans la génération d'extraits de code, il n'a pas les capacités de pensée critique inhérentes aux programmeurs humains, ce qui peut conduire à des solutions moins optimales [2].
En résumé, Deepseek Coder garantit une précision grâce à une formation approfondie sur un grand ensemble de données, une analyse comparative rigoureuse contre les tâches de codage établies et un raffinement continu en fonction des interactions et des commentaires des utilisateurs. Cependant, les utilisateurs doivent rester conscients de ses limites dans la compréhension complète du contexte et l'application du jugement humain.
Citations:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-eepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-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