Deepseek Coder menggunakan beberapa strategi untuk memastikan keakuratan kode yang dihasilkannya. Strategi -strategi ini didasarkan pada metodologi pelatihannya, metrik evaluasi, dan peningkatan berkelanjutan berdasarkan umpan balik pengguna dan tolok ukur kinerja.
Metodologi Pelatihan
Deepseek Coder dilatih pada dataset besar yang terdiri dari 2 triliun token, dengan sekitar 87% dari data ini menjadi kode dan 13% bahasa alami sisanya. Pelatihan yang luas ini memungkinkan model untuk memahami konteks berbagai proyek pengkodean, memungkinkannya untuk memberikan saran kode yang lebih tepat yang disesuaikan untuk tugas -tugas tertentu [2]. Model ini menggunakan pendekatan pengisian-dalam selama pelatihan, yang meningkatkan kemampuannya untuk menghasilkan cuplikan kode yang relevan yang sesuai dengan struktur kode yang ada [3].
Metrik Evaluasi
Untuk menilai kinerjanya, Deepseek Coder dibandingkan dengan berbagai tugas pengkodean yang ditetapkan. Khususnya, ini telah menunjukkan hasil yang kuat pada tolok ukur seperti Humaneval dan MBPP, yang mengevaluasi kemampuan model untuk menyelesaikan kode yang ditulis manusia dan masing-masing menghasilkan kode fungsional. Misalnya, peningkatan akurasi telah dicatat setelah pra-pelatihan pada kode korpora yang diperbarui, dengan skor pada humaneval meningkat dari 30,5% menjadi 37,2% setelah pelatihan lebih lanjut [6]. Tolok ukur ini memberikan ukuran kuantitatif dari efektivitas model dalam menghasilkan kode yang akurat.
Mekanisme umpan balik
Deepseek Coder menggabungkan umpan balik pengguna ke dalam siklus pengembangannya. Dengan menganalisis bagaimana pengguna berinteraksi dengan kode yang dihasilkan dan mengidentifikasi kesalahan atau bidang umum untuk perbaikan, pengembang dapat menyempurnakan model. Proses iteratif ini membantu dalam memperbaiki pemahaman model tentang tugas pengkodean dan meningkatkan kinerja keseluruhannya dari waktu ke waktu [4].
Keterbatasan dan Tantangan
Terlepas dari langkah -langkah ini, Deepseek Coder masih menghadapi tantangan mengenai pemahaman kontekstual dan penilaian manusia. Kadang -kadang dapat menghasilkan kode yang tidak selaras dengan persyaratan pengguna karena ketergantungannya pada data pelatihan, yang dapat tidak lengkap atau bias [2] [5]. Selain itu, sementara itu unggul dalam menghasilkan cuplikan kode, ia tidak memiliki kemampuan berpikir kritis yang melekat pada programmer manusia, yang dapat menyebabkan solusi yang kurang optimal [2].
Singkatnya, Deepseek Coder memastikan akurasi melalui pelatihan yang luas pada dataset besar, pembandingan ketat terhadap tugas -tugas pengkodean yang ditetapkan, dan penyempurnaan berkelanjutan berdasarkan interaksi pengguna dan umpan balik. Namun, pengguna harus tetap menyadari keterbatasannya dalam memahami konteks sepenuhnya dan menerapkan penilaian manusia.
Kutipan:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-deteksi
[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-pogram-nynthesis-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-peview
[8] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf