DeepSeek COGER impiega diverse strategie per garantire l'accuratezza del codice che genera. Queste strategie sono fondate sulla sua metodologia di formazione, le metriche di valutazione e i continui miglioramenti in base al feedback degli utenti e ai parametri di riferimento delle prestazioni.
Metodologia di formazione ##
DeepSeek CODER è addestrato su un enorme set di dati che comprende 2 trilioni di token, con circa l'87% di questi dati in codice e il restante linguaggio naturale del 13%. Questa vasta formazione consente al modello di comprendere il contesto di vari progetti di codifica, consentendole di fornire suggerimenti di codice più precisi su misura per compiti specifici [2]. Il modello utilizza un approccio di riempimento durante l'allenamento, che migliora la sua capacità di generare frammenti di codice rilevanti che si adattano alle strutture di codice esistenti [3].
metriche di valutazione
Per valutare le sue prestazioni, DeepSeek CODER è confrontato con vari compiti di codifica stabiliti. In particolare, ha dimostrato forti risultati su parametri di riferimento come Humanival e MBPP, che valutano la capacità del modello di completare il codice scritto dall'uomo e generare rispettivamente codice funzionale. Ad esempio, i miglioramenti dell'accuratezza sono stati annotati dopo il pre-allenamento sui corpora di codice aggiornati, con i punteggi su HumanEval che aumentano dal 30,5% al 37,2% dopo un'ulteriore formazione [6]. Questi parametri di riferimento forniscono una misura quantitativa dell'efficacia del modello nel generare codice accurato.
meccanismi di feedback
DeepSeek CODER incorpora il feedback degli utenti nel suo ciclo di sviluppo. Analizzando il modo in cui gli utenti interagiscono con il codice generato e identificando errori o aree comuni per il miglioramento, gli sviluppatori possono perfezionare il modello. Questo processo iterativo aiuta a perfezionare la comprensione del modello delle attività di codifica e migliora le sue prestazioni complessive nel tempo [4].
Limitazioni e sfide
Nonostante queste misure, il programmatore Deepseek deve ancora affrontare sfide per quanto riguarda la comprensione contestuale e il giudizio umano. Occasionalmente può generare codice che non si allinea perfettamente ai requisiti dell'utente a causa della sua dipendenza dai dati di formazione, che possono essere incompleti o distorti [2] [5]. Inoltre, mentre eccelle nel generare frammenti di codice, manca delle capacità di pensiero critico inerenti ai programmatori umani, il che può portare a soluzioni meno ottimali [2].
In sintesi, DeepSeek CODER garantisce l'accuratezza attraverso un'ampia formazione su un set di dati di grandi dimensioni, un benchmarking rigoroso contro le attività di codifica consolidate e la perfezione continua basata su interazioni e feedback dell'utente. Tuttavia, gli utenti dovrebbero rimanere consapevoli delle sue limitazioni nella comprensione del contesto appieno e nell'applicazione del giudizio umano.
Citazioni:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-dection
[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