DeepSeek Coder використовує кілька стратегій для забезпечення точності коду. Ці стратегії ґрунтуються на його методології навчання, показниках оцінювання та постійних вдосконалень на основі відгуків користувачів та орієнтирів продуктивності.
Методологія навчання
Coder DeepSeek проходить навчання на масштабному наборі даних, що включає 2 трлн., Приблизно 87% цих даних - код, а решта 13% природної мови. Це широке навчання дозволяє моделі зрозуміти контекст різних проектів кодування, що дозволяє їй надати більш точні пропозиції коду, пристосовані до конкретних завдань [2]. Модель використовує підхід, що заповнюється під час тренінгу, що посилює його здатність генерувати відповідні фрагменти коду, які вписуються в існуючі структури коду [3].
показники оцінки
Для оцінки його ефективності кодер Deepseek орієнтований на різні встановлені завдання кодування. Зокрема, він продемонстрував сильні результати на таких орієнтирах, як Humaneval та MBPP, які оцінюють здатність моделі завершити написаний людиною код та генерувати функціональний код відповідно. Наприклад, вдосконалення точності було відмічено після попереднього тренування оновленого коду Corpora, при цьому показники Humaneval збільшуються з 30,5% до 37,2% після подальшої підготовки [6]. Ці орієнтири забезпечують кількісну міру ефективності моделі у створенні точного коду.
Механізми зворотного зв'язку
Coder DeepSeek включає відгуки користувачів у свій цикл розробки. Аналізуючи, як користувачі взаємодіють із створеним кодом та визначивши загальні помилки або області для вдосконалення, розробники можуть налагодити модель. Цей ітеративний процес допомагає вдосконалити розуміння моделі завдань кодування та підвищує її загальну продуктивність з часом [4].
Обмеження та проблеми
Незважаючи на ці заходи, Deepseek Coder все ще стикається з проблемами щодо контекстуального розуміння та людського судження. Він може періодично генерувати код, який не ідеально узгоджується з вимогами користувачів через його залежність від навчальних даних, які можуть бути неповними або упередженими [2] [5]. Більше того, хоча він перевершує фрагменти коду, йому не вистачає можливостей критичного мислення, притаманного людським програмістам, що може призвести до менш оптимальних рішень [2].
Підводячи підсумок, Coder DeepSeek забезпечує точність шляхом великої підготовки на великому наборі даних, суворого тестування проти встановлених завдань кодування та постійного уточнення на основі взаємодій користувачів та зворотного зв'язку. Однак користувачі повинні залишатися усвідомлювати свої обмеження у повністю розумінні контексту та застосуванні людського судження.
Цитати:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-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