Deepseek Coder använder flera strategier för att säkerställa noggrannheten för den kod som den genererar. Dessa strategier är baserade på dess utbildningsmetodik, utvärderingsmetriker och kontinuerliga förbättringar baserade på användaråterkoppling och prestanda riktmärken.
Utbildningsmetodik
Deepseek -kodaren är utbildad i ett massivt datasätt som omfattar 2 biljoner tokens, med cirka 87% av denna data som kod och det återstående 13% naturliga språket. Denna omfattande utbildning gör det möjligt för modellen att förstå sammanhanget för olika kodningsprojekt, vilket gör att den kan ge mer exakta kodförslag anpassade till specifika uppgifter [2]. Modellen använder en påfyllning som är den tomma metoden under träningen, vilket förbättrar dess förmåga att generera relevanta kodavdrag som passar in i befintliga kodstrukturer [3].
Utvärderingsmetriker
För att bedöma dess prestanda är Deepseek -kodaren benchmarked mot olika etablerade kodningsuppgifter. Noterbart har det visat starka resultat på riktmärken som humaneval och MBPP, som utvärderar modellens förmåga att slutföra mänsklig skriven kod respektive generera funktionskod. Exempelvis har förbättringar i noggrannhet noterats efter förhandsutbildning på uppdaterade kodföretag, med poäng på humaneval som ökar från 30,5% till 37,2% efter vidareutbildning [6]. Dessa riktmärken ger ett kvantitativt mått på modellens effektivitet när det gäller att generera korrekt kod.
feedbackmekanismer
Deepseek -kodaren innehåller användaråterkoppling i sin utvecklingscykel. Genom att analysera hur användare interagerar med den genererade koden och identifierar vanliga fel eller områden för förbättringar kan utvecklare finjustera modellen. Denna iterativa process hjälper till att förfina modellens förståelse för kodningsuppgifter och förbättrar dess totala prestanda över tid [4].
Begränsningar och utmaningar
Trots dessa åtgärder står Deepseek -kodaren fortfarande inför utmaningar när det gäller kontextuell förståelse och mänsklig bedömning. Det kan ibland generera kod som inte perfekt överensstämmer med användarkraven på grund av att det är beroende av utbildningsdata, som kan vara ofullständiga eller partiska [2] [5]. Även om det utmärker sig vid att generera kodavsnitt, saknar det de kritiska tänkande kapaciteter som ligger i mänskliga programmerare, vilket kan leda till mindre optimala lösningar [2].
Sammanfattningsvis säkerställer Deepseek -kodaren noggrannhet genom omfattande utbildning på ett stort datasätt, strikt benchmarking mot etablerade kodningsuppgifter och kontinuerlig förfining baserad på användarinteraktioner och feedback. Användare bör emellertid förbli medvetna om dess begränsningar i att fullt ut förståelse och tillämpa mänsklig bedömning.
Citeringar:
]
[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-syntesen-ai-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-proview
[8] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf