Deepseek Coderは、生成するコードの精度を確保するためにいくつかの戦略を採用しています。これらの戦略は、トレーニング方法、評価メトリック、およびユーザーのフィードバックとパフォーマンスベンチマークに基づいた継続的な改善に基づいています。
##トレーニング方法論
Deepseek Coderは、2兆トークンで構成される大規模なデータセットでトレーニングを受けており、このデータの約87％がコードであり、残りの13％の自然言語です。この広範なトレーニングにより、モデルはさまざまなコーディングプロジェクトのコンテキストを理解することができ、特定のタスクに合わせたより正確なコード提案を提供することができます[2]。このモデルは、トレーニング中に空白の充填アプローチを利用しているため、既存のコード構造に適合する関連コードスニペットを生成する能力が向上します[3]。
##評価メトリック
パフォーマンスを評価するために、DeepSeek Coderは、さまざまな確立されたコーディングタスクに対してベンチマークされています。特に、HumanvalやMBPPなどのベンチマークで強力な結果を示しています。これは、それぞれ人間が作成したコードを完成させ、機能コードを生成するモデルの能力を評価します。たとえば、更新されたコードコーパスでの事前トレーニング後に精度の改善が認められており、ヒューマンヴァルのスコアは、さらなるトレーニング後に30.5％から37.2％に増加しました[6]。これらのベンチマークは、正確なコードを生成する際のモデルの有効性の定量的尺度を提供します。
##フィードバックメカニズム
DeepSeek Coderは、ユーザーフィードバックが開発サイクルに組み込まれています。ユーザーが生成されたコードと対話する方法を分析し、改善のために一般的なエラーまたは領域を識別することにより、開発者はモデルを微調整できます。この反復プロセスは、モデルのコーディングタスクの理解を改善し、時間の経過とともに全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立ちます[4]。
##制限と課題
これらの措置にもかかわらず、Deepseek Coderは、文脈上の理解と人間の判断に関する課題に依然として直面しています。トレーニングデータに依存しているため、ユーザーの要件と完全に整合しないコードを生成する場合があります。さらに、コードスニペットの生成に優れている間、人間のプログラマーに固有の批判的思考能力が欠けているため、最適なソリューションにつながる可能性があります[2]。
要約すると、DeepSeek Coderは、大規模なデータセットでの広範なトレーニング、確立されたコーディングタスクに対する厳密なベンチマーク、およびユーザーのインタラクションとフィードバックに基づく継続的な改良を通じて精度を保証します。ただし、ユーザーは、コンテキストを完全に理解し、人間の判断を適用する際の制限を認識し続ける必要があります。
引用：
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-redection
[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