DeepSeek Coder využíva niekoľko stratégií na zabezpečenie presnosti kódu, ktorý generuje. Tieto stratégie sú založené na metodike odbornej prípravy, metrikách hodnotenia a neustálych vylepšení na základe spätnej väzby od používateľov a referenčných hodnôt výkonnosti.
Metodika výcviku
DeepSeek Coder je vyškolený na masívnom súbore údajov, ktorý obsahuje 2 bilióny žetónov, pričom približne 87% týchto údajov je kód a zvyšný 13% prirodzený jazyk. Toto rozsiahle školenie umožňuje modelu porozumieť kontextu rôznych kódovacích projektov, čo mu umožňuje poskytovať presnejšie návrhy kódu prispôsobené konkrétnym úlohám [2]. Model využíva počas tréningu prístup k vypĺňaniu, ktorý zvyšuje jeho schopnosť generovať príslušné úryvky kódu, ktoré sa hodia do existujúcich kódových štruktúr [3].
Hodnotiace metriky
Na posúdenie jeho výkonu je Deepseek Coder porovnávaný proti rôznym zavedeným kódovacím úlohám. Najmä preukázalo silné výsledky v referenčných hodnotách ako Humaneval a MBPP, ktoré hodnotia schopnosť modelu dokončiť kód napísaný človeka a generovať funkčný kód. Napríklad vylepšenia presnosti sa zaznamenali po predbežnom tréningu na aktualizovaných kódoch Code, pričom skóre humánne sa po ďalšom tréningu zvýšilo z 30,5% na 37,2% [6]. Tieto referenčné hodnoty poskytujú kvantitatívnu mieru účinnosti modelu pri generovaní presného kódu.
Mechanizmy spätnej väzby
DeepSeek Coder zahŕňa spätnú väzbu od používateľov do svojho vývojového cyklu. Analýzou toho, ako používatelia interagujú s vygenerovaným kódom a identifikáciou spoločných chýb alebo oblastí na zlepšenie, môžu vývojári tento model doladiť. Tento iteračný proces pomáha pri zdokonaľovaní porozumenia modelu kódovacích úloh a zvyšuje jeho celkový výkon v priebehu času [4].
Obmedzenia a výzvy
Napriek týmto opatreniam, Deepseek Coder stále čelí výzvam týkajúcim sa kontextového porozumenia a ľudského úsudku. Môže občas vygenerovať kód, ktorý sa dokonale nezhoduje s požiadavkami používateľa z dôvodu jeho spoliehania sa na údaje o školeniach, ktoré môžu byť neúplné alebo zaujaté [2] [5]. Okrem toho, zatiaľ čo vyniká pri generovaní útržkov kódu, chýba mu schopnosti kritického myslenia spojené s ľudskými programátormi, čo môže viesť k menej optimálnym riešeniam [2].
Stručne povedané, DeepSeek Coder zaisťuje presnosť prostredníctvom rozsiahleho školenia na veľkom súbore údajov, prísneho porovnávania proti zavedeným kódovacím úlohám a nepretržité vylepšenie na základe interakcií a spätnej väzby používateľov. Používatelia by si však mali zostať vedomí svojich obmedzení v úplnom porozumení kontextu a uplatňovaní ľudského úsudku.
Citácie:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-detection
[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