Deepseek Coder folosește mai multe strategii pentru a asigura exactitatea codului pe care îl generează. Aceste strategii sunt bazate pe metodologia sa de formare, valorile de evaluare și îmbunătățiri continue pe baza feedback -ului utilizatorilor și a reperelor de performanță.
Metodologie de formare
Deepseek Coder este instruit pe un set de date masiv cuprinzând 2 trilioane de jetoane, aproximativ 87% din aceste date fiind cod și restul de 13% limbaj natural. Această pregătire extinsă permite modelului să înțeleagă contextul diferitelor proiecte de codificare, permițându -i să ofere sugestii de cod mai precise adaptate la sarcini specifice [2]. Modelul utilizează o abordare completă în timpul antrenamentului, care îmbunătățește capacitatea sa de a genera fragmente de cod relevante care se încadrează în structurile de cod existente [3].
Valorile de evaluare
Pentru a -și evalua performanța, Deepseek Coder este comparat cu diferite sarcini de codificare consacrate. În special, a demonstrat rezultate puternice pe repere precum Humeval și MBPP, care evaluează capacitatea modelului de a completa codul scris de oameni și, respectiv, de a genera cod funcțional. De exemplu, s-au remarcat îmbunătățiri ale preciziei după instruirea prealabilă a codului actualizat Corpora, scorurile la Humeval crescând de la 30,5% la 37,2% după pregătirea ulterioară [6]. Aceste valori de referință oferă o măsură cantitativă a eficacității modelului în generarea codului precis.
Mecanisme de feedback
Deepseek Coder încorporează feedback -ul utilizatorilor în ciclul său de dezvoltare. Analizând modul în care utilizatorii interacționează cu codul generat și identificarea erorilor sau a zonelor comune pentru îmbunătățiri, dezvoltatorii pot regla modelul. Acest proces iterativ ajută la rafinarea înțelegerii modelului a sarcinilor de codificare și îmbunătățește performanța generală în timp [4].
Limitări și provocări
În ciuda acestor măsuri, Deepseek Coder încă se confruntă cu provocări în ceea ce privește înțelegerea contextuală și judecata umană. Poate genera ocazional un cod care nu se aliniază perfect cu cerințele utilizatorului datorită dependenței sale de datele de instruire, care pot fi incomplete sau părtinitoare [2] [5]. Mai mult, în timp ce excelează la generarea de fragmente de cod, îi lipsește capacitățile de gândire critică inerente programatorilor umani, ceea ce poate duce la soluții mai puțin optime [2].
În rezumat, Deepseek Coder asigură precizia printr -o pregătire extinsă pe un set de date mare, o evaluare de evaluare riguroasă împotriva sarcinilor de codificare consacrate și rafinament continuu bazat pe interacțiuni și feedback ale utilizatorilor. Cu toate acestea, utilizatorii ar trebui să rămână conștienți de limitările sale în contextul pe deplin și de aplicarea judecății umane.
Citări:
[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
Cei Aflați mai multe despre capacitățile și limitările sale.