Deepseek Coder wykorzystuje kilka strategii, aby zapewnić dokładność generowanego kodu. Strategie te są oparte na metodologii szkolenia, wskaźnikach oceny i ciągłych ulepszeniach w oparciu o informacje zwrotne użytkowników i testy porównawcze wydajności.
Metodologia szkolenia
Deepseek Coder jest przeszkolony w masowym zestawie danych zawierającym 2 biliony tokenów, przy czym około 87% tych danych to kod i pozostały 13% języka naturalnego. To obszerne szkolenie pozwala modelowi zrozumieć kontekst różnych projektów kodowania, umożliwiając mu dostarczanie bardziej precyzyjnych sugestii kodowych dostosowanych do określonych zadań [2]. Model wykorzystuje podejście wypełniające podczas szkolenia, co zwiększa jego zdolność do generowania odpowiednich fragmentów kodu, które pasują do istniejących struktur kodu [3].
Metryki oceny
Aby ocenić jego wydajność, Deepseek Coder jest porównywany w stosunku do różnych ustalonych zadań kodowania. W szczególności wykazał mocne wyniki na testach porównawczych, takich jak Humaneval i MBPP, które oceniają zdolność modelu do uzupełnienia napisanego człowieka kodu i generowania odpowiednio kodu funkcjonalnego. Na przykład poprawa dokładności odnotowano po wstępnym szkoleniu w zaktualizowanej korporacji kodu, przy czym wyniki dotyczące Humaneval wzrosły z 30,5% do 37,2% po dalszym szkoleniu [6]. Te porównawcze stanowią ilościową miarę skuteczności modelu w generowaniu dokładnego kodu.
Mechanizmy sprzężenia zwrotnego
Deepseek Coder zawiera informacje zwrotne od użytkowników w swoim cyklu programistycznym. Analizując, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcje z wygenerowanym kodem i identyfikując wspólne błędy lub obszary w celu poprawy, programiści mogą dostroić model. Ten iteracyjny proces pomaga udoskonalić zrozumienie modelu zadań kodowania i zwiększa jego ogólną wydajność w czasie [4].
Ograniczenia i wyzwania
Pomimo tych miar, Deepseek Coder nadal stoi przed wyzwaniami dotyczącymi zrozumienia kontekstowego i ludzkiego osądu. Może czasami generować kod, który nie jest idealnie zgodny z wymaganiami użytkownika ze względu na jego poleganie na danych szkoleniowych, które mogą być niekompletne lub stronnicze [2] [5]. Ponadto, chociaż przoduje w generowaniu fragmentów kodu, brakuje mu krytycznych możliwości myślenia związanych z programistami ludzkimi, co może prowadzić do mniej optymalnych rozwiązań [2].
Podsumowując, DeepSeek Coder zapewnia dokładność poprzez szerokie szkolenie w dużym zestawie danych, rygorystyczne porównanie w stosunku do ustalonych zadań kodowania oraz ciągłe udoskonalanie w oparciu o interakcje użytkownika i informacje zwrotne. Użytkownicy powinni jednak być świadomi swoich ograniczeń w pełnym zrozumieniu kontekstu i stosowania ludzkiego osądu.
Cytaty:
[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-koder-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