DeepSeek Coder использует несколько стратегий, чтобы обеспечить точность кода, который он генерирует. Эти стратегии основаны на методологии обучения, показателей оценки и непрерывных улучшениях на основе отзывов пользователей и показателей производительности.
Методология обучения
DeepSeek Coder обучается массовому набору данных, содержащему 2 триллиона токенов, причем приблизительно 87% этих данных составляют код и оставшиеся 13% естественного языка. Это обширное обучение позволяет модели понимать контекст различных проектов кодирования, что позволяет ей предоставить более точные предложения кода, адаптированные для конкретных задач [2]. Модель использует подход заполнений во время обучения, который повышает его способность генерировать соответствующие фрагменты кода, которые вписываются в существующие кодовые структуры [3].
Метрики оценки
Чтобы оценить свою производительность, DeepSeek Coder находится в сравнении с различными установленными задачами кодирования. Примечательно, что он продемонстрировал сильные результаты по критериям, таким как Humaneval и MBPP, которые оценивают способность модели завершать написанный человеком код и генерировать функциональный код соответственно. Например, улучшения в точности были отмечены после предварительного обучения по обновленным Code Corpora, причем оценки по гуманевалу увеличились с 30,5% до 37,2% после дальнейшего обучения [6]. Эти критерии обеспечивают количественную меру эффективности модели в создании точного кода.
Механизмы обратной связи
DeepSeek Coder включает в себя отзывы пользователей в свой цикл разработки. Анализируя, как пользователи взаимодействуют с сгенерированным кодом и выявляя общие ошибки или области для улучшения, разработчики могут точно настроить модель. Этот итеративный процесс помогает уточнить понимание модели задач кодирования и повысить ее общую производительность с течением времени [4].
ограничения и проблемы
Несмотря на эти меры, DeepSeek Coder по -прежнему сталкивается с проблемами, касающимися контекстного понимания и человеческого суждения. Он может иногда генерировать код, который не совсем соответствует требованиям пользователей из -за его зависимости от учебных данных, которые могут быть неполными или предвзятыми [2] [5]. Более того, хотя он превосходит при создании фрагментов кода, ему не хватает критических возможностей мышления, присущих программистам -человеку, что может привести к менее оптимальным решениям [2].
Таким образом, DeepSeek Coder обеспечивает точность посредством обширного обучения в большом наборе данных, строгого сравнительного анализа против установленных задач кодирования и непрерывной уточнения на основе взаимодействия с пользователями и обратной связи. Тем не менее, пользователи должны по -прежнему осознавать свои ограничения в полном понимании контекста и применения человеческих суждений.
Цитаты:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned детектирование
[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