DeepSeek Codeer izmanto vairākas stratēģijas, lai nodrošinātu tā ģenerētā koda precizitāti. Šīs stratēģijas ir balstītas uz tās apmācības metodoloģiju, novērtēšanas metriku un nepārtrauktiem uzlabojumiem, kuru pamatā ir lietotāju atgriezeniskā saite un veiktspējas etaloni.
apmācības metodika
DeepSeek Codeer ir apmācīts masveida datu kopā, kas satur 2 triljonus žetonu, aptuveni 87% no šiem datiem ir kods un atlikušā 13% dabiskā valoda. Šī plašā apmācība ļauj modelim izprast dažādu kodēšanas projektu kontekstu, ļaujot tam sniegt precīzākus koda ieteikumus, kas pielāgoti konkrētiem uzdevumiem [2]. Modelis apmācības laikā izmanto aizpildītu pieeju, kas uzlabo tā spēju ģenerēt atbilstošus koda fragmentus, kas ietilpst esošajās koda struktūrās [3].
Novērtēšanas metrika
Lai novērtētu tā veiktspēju, DeepSeek Codeer ir salīdzināts ar dažādiem izveidotiem kodēšanas uzdevumiem. Proti, tas ir parādījis spēcīgus rezultātus tādos etalonos kā Humaneval un MBPP, kas novērtē modeļa spēju attiecīgi pabeigt cilvēka rakstītu kodu un ģenerēt funkcionālo kodu. Piemēram, tika novēroti uzlabojumi precizitātē pēc atjauninātās kodu corpora iepriekšējās apmācības, humanevāla rādītājiem palielinoties no 30,5% līdz 37,2% pēc turpmākas apmācības [6]. Šie etaloni nodrošina modeļa efektivitātes kvantitatīvu mērījumu precīza koda ģenerēšanā.
atgriezeniskās saites mehānismi
DeepSeek Codeer savā attīstības ciklā iekļauj lietotāju atsauksmes. Analizējot, kā lietotāji mijiedarbojas ar ģenerēto kodu un identificējot parastās kļūdas vai uzlabojumu jomas, izstrādātāji var precīzi pielāgot modeli. Šis iteratīvais process palīdz uzlabot modeļa izpratni par kodēšanas uzdevumiem un uzlabo tā kopējo veiktspēju laika gaitā [4].
Ierobežojumi un izaicinājumi
Neskatoties uz šiem pasākumiem, DeepSeek Codeer joprojām saskaras ar izaicinājumiem attiecībā uz kontekstuālo izpratni un cilvēku spriedumu. Reizēm tas var ģenerēt kodu, kas nav lieliski saskaņots ar lietotāja prasībām, pateicoties tā paļaušanās uz apmācības datiem, kas var būt nepilnīgi vai neobjektīvi [2] [5]. Turklāt, kaut arī tas izceļas ar koda fragmentu ģenerēšanu, tai trūkst kritiskās domāšanas spēju, kas raksturīgi cilvēku programmētājiem, kas var izraisīt mazāk optimālus risinājumus [2].
Rezumējot, DeepSeek Codeer nodrošina precizitāti, izmantojot plašu apmācību lielā datu kopā, stingru etalonuzdevumu noteikšanu pret noteiktiem kodēšanas uzdevumiem un nepārtrauktu uzlabojumu, pamatojoties uz lietotāju mijiedarbību un atgriezenisko saiti. Tomēr lietotājiem vajadzētu būt informētam par tā ierobežojumiem, pilnībā izprotot kontekstu un piemērojot cilvēku spriedumu.
Atsauces:
[1.]
[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-sintēze-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-prewiew
[8] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf