Deepseek Coder uporablja več strategij za zagotovitev natančnosti kode, ki jo ustvari. Te strategije temeljijo na njegovi metodologiji usposabljanja, ocenjevalnih meritev in nenehnih izboljšavah, ki temeljijo na uporabniških povratnih informacijah in merilih uspešnosti.
Metodologija usposabljanja
Deepseek Coder je usposobljen na ogromnem naboru podatkov, ki vsebuje 2 trilijona žetonov, pri čemer je približno 87% teh podatkov koda, preostalih 13% naravnega jezika. To obsežno usposabljanje omogoča modelu, da razume kontekst različnih projektov kodiranja, kar mu omogoča natančnejše predloge kode, prilagojene posebnim nalogam [2]. Model med treningom uporablja pristop, ki je vklopljen, kar povečuje njegovo sposobnost ustvarjanja ustreznih odrezkov kode, ki ustrezajo obstoječim kodnim strukturam [3].
Ocenjevalne metrike
Za oceno svoje uspešnosti se kodir Deepseek primerja glede na različne uveljavljene naloge kodiranja. Zlasti je pokazal močne rezultate na merilah, kot sta Humaneval in MBPP, ki ocenjujejo sposobnost modela, da dokonča človeško napisano kodo in ustvarja funkcionalno kodo. Na primer, izboljšave natančnosti so bile opažene po predhodni usposabljanju na posodobljeni korziji, pri čemer se ocene o Humanevalu povečajo s 30,5% na 37,2% po nadaljnjem usposabljanju [6]. Ta merila zagotavljajo kvantitativno merilo učinkovitosti modela pri ustvarjanju natančne kode.
Mehanizmi povratnih informacij
Deepseek Coder v svoj razvojni cikel vključuje povratne informacije uporabnikov. Z analizo, kako uporabniki komunicirajo z ustvarjeno kodo in določijo skupne napake ali področja za izboljšanje, lahko razvijalci natančno prilagodijo model. Ta iterativni postopek pomaga pri izpopolnjevanju modela razumevanja nalog kodiranja in sčasoma poveča njegovo splošno delovanje [4].
Omejitve in izzivi
Kljub tem ukrepom se koder Deepseek še vedno spopada z izzivi glede kontekstualnega razumevanja in človeške presoje. Občasno lahko ustvari kodo, ki se ne uskladi z zahtevami uporabnikov zaradi zanašanja na podatke o usposabljanju, ki je lahko nepopolna ali pristranska [2] [5]. Poleg tega, čeprav se odlikuje pri ustvarjanju kodnih odrezkov, nima sposobnosti kritičnega razmišljanja, ki so značilne za človeške programerje, kar lahko privede do manj optimalnih rešitev [2].
Če povzamemo, koder Deepseek zagotavlja natančnost z obsežnim usposabljanjem na velikem naboru podatkov, strogo primerjalno analizo glede na ustaljene naloge kodiranja in nenehno izpopolnjevanje na podlagi interakcij uporabnikov in povratnih informacij. Vendar pa bi se morali uporabniki še naprej zavedati svojih omejitev pri popolnem razumevanju konteksta in uporabi človeške presoje.
Navedbe:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finened-defect-detekcija
[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-yntesis-cat-aa
[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