DeepSeek Coder는 생성하는 코드의 정확성을 보장하기 위해 몇 가지 전략을 사용합니다. 이러한 전략은 교육 방법론, 평가 지표 및 사용자 피드백 및 성능 벤치 마크를 기반으로 한 지속적인 개선에 근거합니다.
훈련 방법론
DeepSeek Coder는 2 조 2 조의 토큰으로 구성된 대규모 데이터 세트에서 교육을 받았으며이 데이터의 약 87%는 코드이고 나머지 13% 자연 언어입니다. 이 광범위한 교육을 통해 모델은 다양한 코딩 프로젝트의 맥락을 이해할 수있어 특정 작업에 맞는보다 정확한 코드 제안을 제공 할 수 있습니다 [2]. 이 모델은 훈련 중에 반 은금 접근 방식을 활용하여 기존 코드 구조에 맞는 관련 코드 스 니펫을 생성하는 능력을 향상시킵니다 [3].
평가 지표
성능을 평가하기 위해 DeepSeek Coder는 다양한 확립 된 코딩 작업에 대해 벤치마킹됩니다. 특히, Humaneval 및 MBPP와 같은 벤치 마크에서 강력한 결과를 보여 주었으며, 이는 각각 인간이 작성한 코드를 작성하고 기능 코드를 생성하는 모델의 능력을 평가합니다. 예를 들어, 업데이트 된 Code Corpora에서 사전 훈련 후 정확도가 개선되었으며 추가 교육 후 Humaneval의 점수는 30.5%에서 37.2%로 증가했습니다 [6]. 이러한 벤치 마크는 정확한 코드를 생성 할 때 모델의 효과를 정량적으로 측정합니다.
피드백 메커니즘
DeepSeek Coder는 사용자 피드백을 개발주기에 통합합니다. 사용자가 생성 된 코드와 상호 작용하는 방법을 분석하고 공통 오류 또는 개선 영역을 식별함으로써 개발자는 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이 반복 프로세스는 코딩 작업에 대한 모델의 이해를 정제하는 데 도움이되고 시간이 지남에 따른 전반적인 성능을 향상시킵니다 [4].
한계 및 도전
이러한 조치에도 불구하고 DeepSeek Coder는 여전히 상황에 대한 이해와 인간의 판단에 관한 도전에 직면 해 있습니다. 때때로 교육 데이터에 대한 의존으로 인해 사용자 요구 사항과 완벽하게 일치하지 않는 코드를 생성 할 수 있으며, 이는 불완전하거나 편향 될 수 있습니다 [2] [5]. 또한 코드 스 니펫을 생성하는 데 탁월하지만 인간 프로그래머에 내재 된 비판적 사고 기능이 부족하여 최적의 솔루션을 덜 이끌어 낼 수 있습니다 [2].
요약하면, DeepSeek Coder는 대규모 데이터 세트에 대한 광범위한 교육, 확립 된 코딩 작업에 대한 엄격한 벤치마킹 및 사용자 상호 작용 및 피드백을 기반으로 한 지속적인 개선을 통해 정확성을 보장합니다. 그러나 사용자는 상황을 완전히 이해하고 인간의 판단을 적용 할 때의 한계를 알고 있어야합니다.
인용 :
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-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