Coder de Deepseek emplea varias estrategias para garantizar la precisión del código que genera. Estas estrategias se basan en su metodología de capacitación, métricas de evaluación y mejoras continuas basadas en la retroalimentación de los usuarios y los puntos de referencia de rendimiento.
Metodología de entrenamiento
Deepseek Coder está capacitado en un conjunto de datos masivo que comprende 2 billones de tokens, con aproximadamente el 87% de estos datos como código y el lenguaje natural restante del 13%. Esta extensa capacitación permite que el modelo comprenda el contexto de varios proyectos de codificación, lo que le permite proporcionar sugerencias de código más precisas adaptadas a tareas específicas [2]. El modelo utiliza un enfoque de relleno en blanco durante el entrenamiento, que mejora su capacidad para generar fragmentos de código relevantes que se ajustan dentro de las estructuras de código existentes [3].
Métricas de evaluación
Para evaluar su desempeño, Deepseek Coder está comparado con varias tareas de codificación establecidas. En particular, ha demostrado fuertes resultados en puntos de referencia como Humaneval y MBPP, que evalúan la capacidad del modelo para completar el código escrito por el ser humano y generar código funcional respectivamente. Por ejemplo, se han observado mejoras en la precisión después de la capacitación previa en los corpus de código actualizado, con puntajes en Humaneval que aumentan de 30.5% a 37.2% después de una mayor capacitación [6]. Estos puntos de referencia proporcionan una medida cuantitativa de la efectividad del modelo para generar un código preciso.
Mecanismos de retroalimentación
Deepseek Coder incorpora la retroalimentación de los usuarios en su ciclo de desarrollo. Al analizar cómo los usuarios interactúan con el código generado e identificando errores comunes o áreas para la mejora, los desarrolladores pueden ajustar el modelo. Este proceso iterativo ayuda a refinar la comprensión del modelo de las tareas de codificación y mejora su rendimiento general con el tiempo [4].
Limitaciones y desafíos
A pesar de estas medidas, Deepseek Coder todavía enfrenta desafíos con respecto a la comprensión contextual y el juicio humano. Ocasionalmente, puede generar un código que no se alinea perfectamente con los requisitos del usuario debido a su dependencia de los datos de capacitación, que pueden estar incompletos o sesgados [2] [5]. Además, si bien se destaca en la generación de fragmentos de código, carece de las capacidades de pensamiento crítico inherentes a los programadores humanos, lo que puede conducir a soluciones menos óptimas [2].
En resumen, Deepseek Coder garantiza la precisión a través de una amplia capacitación en un gran conjunto de datos, una rigurosa evaluación comparativa contra tareas de codificación establecidas y refinamiento continuo basado en interacciones y comentarios del usuario. Sin embargo, los usuarios deben permanecer conscientes de sus limitaciones para comprender completamente el contexto y aplicar el juicio humano.
Citas:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-decetection
[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