Coder DeepSeek sử dụng một số chiến lược để đảm bảo tính chính xác của mã mà nó tạo ra. Các chiến lược này được đặt nền tảng trong phương pháp đào tạo, số liệu đánh giá và cải tiến liên tục dựa trên phản hồi của người dùng và điểm chuẩn hiệu suất.
Phương pháp đào tạo
DeepSeek Coder được đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn bao gồm 2 nghìn tỷ mã thông báo, với khoảng 87% dữ liệu này là mã và ngôn ngữ tự nhiên 13% còn lại. Việc đào tạo rộng rãi này cho phép mô hình hiểu được bối cảnh của các dự án mã hóa khác nhau, cho phép nó cung cấp các đề xuất mã chính xác hơn phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể [2]. Mô hình sử dụng cách tiếp cận lấp đầy trong quá trình đào tạo, giúp tăng cường khả năng tạo các đoạn mã có liên quan phù hợp với các cấu trúc mã hiện có [3].
Số liệu đánh giá
Để đánh giá hiệu suất của nó, DeepSeek Coder được đánh giá cao so với các nhiệm vụ mã hóa được thiết lập khác nhau. Đáng chú ý, nó đã chứng minh kết quả mạnh mẽ trên các điểm chuẩn như Nhân đạo và MBPP, đánh giá khả năng của mô hình để hoàn thành mã viết của con người và tạo mã chức năng tương ứng. Ví dụ, những cải tiến về độ chính xác đã được ghi nhận sau khi đào tạo trước về Cập nhật mã Corpora, với điểm số về nhân đạo tăng từ 30,5% lên 37,2% sau khi được đào tạo thêm [6]. Các điểm chuẩn này cung cấp một thước đo định lượng về hiệu quả của mô hình trong việc tạo mã chính xác.
Cơ chế phản hồi
DeepSeek Coder kết hợp phản hồi của người dùng vào chu kỳ phát triển của nó. Bằng cách phân tích cách người dùng tương tác với mã được tạo và xác định các lỗi hoặc khu vực phổ biến để cải thiện, các nhà phát triển có thể tinh chỉnh mô hình. Quá trình lặp này giúp tinh chỉnh sự hiểu biết của mô hình về các tác vụ mã hóa và nâng cao hiệu suất tổng thể của nó theo thời gian [4].
Hạn chế và thách thức
Bất chấp những biện pháp này, Deepseek Coder vẫn phải đối mặt với những thách thức liên quan đến sự hiểu biết theo ngữ cảnh và sự phán đoán của con người. Đôi khi nó có thể tạo mã không hoàn toàn phù hợp với các yêu cầu của người dùng do sự phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo, có thể không đầy đủ hoặc sai lệch [2] [5]. Hơn nữa, trong khi nó vượt trội trong việc tạo đoạn mã, nó thiếu khả năng tư duy phê phán vốn có trong các lập trình viên của con người, điều này có thể dẫn đến các giải pháp ít tối ưu hơn [2].
Tóm lại, DeepSeek Coder đảm bảo tính chính xác thông qua đào tạo rộng rãi trên một bộ dữ liệu lớn, điểm chuẩn nghiêm ngặt chống lại các tác vụ mã hóa đã được thiết lập và sàng lọc liên tục dựa trên các tương tác và phản hồi của người dùng. Tuy nhiên, người dùng nên vẫn nhận thức được những hạn chế của nó trong việc hiểu đầy đủ bối cảnh và áp dụng phán đoán của con người.
Trích dẫn:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-detection
.
.
[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