Deepseek Coder kasutab tekitatud koodi täpsuse tagamiseks mitmeid strateegiaid. Need strateegiad põhinevad selle koolitusmetoodikal, hindamismõõdikutel ja pidevatel parandustel, mis põhinevad kasutaja tagasisidel ja jõudluse võrdlusalustel.
Treeningmetoodika
Deepseek Coderit koolitatakse massilise andmekogumiga, mis sisaldab 2 triljonit žetooni, umbes 87% nendest andmetest on kood ja ülejäänud 13% loomulik keel. See ulatuslik koolitus võimaldab mudelil mõista erinevate kodeerimisprojektide konteksti, võimaldades sellel pakkuda täpsemaid koodivoolu ettepanekuid, mis on kohandatud konkreetsetele ülesannetele [2]. Mudel kasutab treenimise ajal täitmispõhine lähenemisviisi, mis suurendab selle võimet genereerida asjakohaseid koodilõigud, mis sobivad olemasolevate koodistruktuuridesse [3].
Hindamismõõdikud
Selle jõudluse hindamiseks on Deepseek Coderi võrdlusalused erinevate väljakujunenud kodeerimisülesannete suhtes. Nimelt on see näidanud tugevaid tulemusi sellistes võrdlusalustes nagu Humaneval ja MBPP, mis hindab mudeli võimet täita vastavalt inimkirjutatud koodi ja genereerida vastavalt funktsionaalkoodi. Näiteks on täpsuse paranemist täheldatud pärast värskendatud koodikorpuse eelnemist, humaanse hinded suurenevad 30,5% -lt 37,2% -ni pärast edasist koolitust [6]. Need võrdlusalused annavad kvantitatiivse mõõtme mudeli tõhususe kohta täpse koodi genereerimisel.
Tagasisidemehhanismid
Deepseek Coder ühendab selle arendustsüklisse kasutajate tagasiside. Analüüsides, kuidas kasutajad genereeritud koodiga suhtlevad ja levinud vigu või paranemisvaldkonnad, saavad arendajad mudelit täpsustada. See iteratiivne protsess aitab mudeli mõistmist kodeerimisülesannetest täpsustada ja suurendab selle üldist jõudlust aja jooksul [4].
Piirangud ja väljakutsed
Nendele meetmetele vaatamata seisab Deepseek Coderi silmitsi väljakutsetega seoses kontekstilise mõistmise ja inimliku otsusega. See võib aeg -ajalt genereerida koodi, mis ei vasta ideaalselt kasutajanõuetele, kuna tugineb koolitusandmetele, mis võivad olla puudulikud või kallutatud [2] [5]. Lisaks, kuigi see paistab silma koodilõigete genereerimisel, puuduvad sellel inimese programmeerijatele omased kriitilised mõtlemisvõimalused, mis võivad viia vähem optimaalsete lahendusteni [2].
Kokkuvõtlikult tagab Deepseek Coder täpsuse ulatusliku väljaõppe kaudu suurel andmestikul, range võrdlusuuringu abil väljakujunenud kodeerimisülesannete ja pideva täpsustamise vastu, mis põhineb kasutaja interaktsioonidel ja tagasisidel. Kuid kasutajad peaksid olema teadlikud selle piirangutest konteksti täieliku mõistmise ja inimeste otsustusvõimaluste rakendamisel.
Tsitaadid:
]
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-33b-instruct/
]
[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