DeepSeek Coder bruker flere strategier for å sikre nøyaktigheten av koden den genererer. Disse strategiene er forankret i sin treningsmetodikk, evalueringsmålinger og kontinuerlige forbedringer basert på tilbakemeldinger fra brukerne og ytelsesbenken.
Treningsmetodikk
DeepSeek -koderen er trent på et massivt datasett som består av 2 billioner symboler, med omtrent 87% av disse dataene som kode og det resterende 13% naturlige språket. Denne omfattende opplæringen lar modellen forstå konteksten til forskjellige kodingsprosjekter, slik at den kan gi mer presise kodeforslag tilpasset spesifikke oppgaver [2]. Modellen bruker en utfylling av den blanke tilnærmingen under trening, noe som forbedrer dens evne til å generere relevante kodebiter som passer inn i eksisterende kodestrukturer [3].
Evalueringsmålinger
For å vurdere ytelsen, er DeepSeek -koderen benchmarked mot forskjellige etablerte kodingsoppgaver. Spesielt har det vist sterke resultater på benchmarks som HumaneVal og MBPP, som evaluerer modellens evne til å fullføre humanskrevet kode og generere funksjonell kode. For eksempel har forbedringer i nøyaktighet blitt observert etter forhåndsopplæring på oppdatert kode Corpora, med score på HumanEval økt fra 30,5% til 37,2% etter videre trening [6]. Disse benchmarkene gir et kvantitativt mål på modellens effektivitet i å generere nøyaktig kode.
Tilbakemeldingsmekanismer
DeepSeek -koderen inneholder tilbakemeldinger fra brukeren i utviklingssyklusen. Ved å analysere hvordan brukere samhandler med den genererte koden og identifiserer vanlige feil eller forbedringsområder, kan utviklere finjustere modellen. Denne iterative prosessen hjelper til med å foredle modellens forståelse av kodingsoppgaver og forbedrer dens generelle ytelse over tid [4].
Begrensninger og utfordringer
Til tross for disse tiltakene, står DeepSeek -koderen fremdeles overfor utfordringer angående kontekstuell forståelse og menneskelig skjønn. Det kan av og til generere kode som ikke er perfekt i samsvar med brukerkrav på grunn av dens avhengighet av treningsdataene, som kan være ufullstendig eller partisk [2] [5]. Mens det utmerker seg med å generere kodebiter, mangler det dessuten de kritiske tenkemulighetene som ligger i menneskelige programmerere, noe som kan føre til mindre optimale løsninger [2].
Oppsummert sikrer DeepSeek -koderen nøyaktighet gjennom omfattende trening på et stort datasett, streng benchmarking mot etablerte kodingsoppgaver, og kontinuerlig foredling basert på brukerinteraksjoner og tilbakemeldinger. Imidlertid bør brukerne forbli klar over sine begrensninger i full forståelse av kontekst og anvende menneskelig skjønn.
Sitasjoner:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-eepseek-coder-1.3b-base-finetuned defekt-deteksjon
[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-hanswer-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