A DeepSeek Coder számos stratégiát alkalmaz a generált kód pontosságának biztosítása érdekében. Ezek a stratégiák képzési módszertanán, értékelési mutatókon és folyamatos fejlesztéseken alapulnak a felhasználói visszajelzések és a teljesítmény -referenciaértékek alapján.
Képzési módszertan
A DeepSeek Coder egy hatalmas adatkészleten van kiképezve, amely 2 trillió tokent tartalmaz, és ezen adatok kb. 87% -a és a fennmaradó 13% természetes nyelv. Ez a kiterjedt képzés lehetővé teszi a modell számára, hogy megértse a különféle kódolási projektek kontextusát, lehetővé téve annak pontosabb kódjavaslatainak megadását, amelyeket az egyes feladatokhoz igazítottak [2]. A modell az edzés során egy-blank-in-the-the-bolt-megközelítést alkalmaz, amely javítja annak képességét, hogy releváns kódrészleteket generáljon, amelyek illeszkednek a meglévő kódszerkezetekbe [3].
Értékelési mutatók
Teljesítményének felmérése érdekében a DeepSeek Coder összehasonlítva van a különféle bevált kódolási feladatokkal szemben. Nevezetesen, erős eredményeket mutatott az olyan referenciaértékeknél, mint a HumaneVal és az MBPP, amelyek értékelik a modell azon képességét, hogy kitöltsék az emberi írott kódot és a funkcionális kódot generálják. Például a pontosság javulását megfigyelték a Corpora frissített kódjának előmozdítását követően, a HumaneVal pontszámai a továbbképzés után 30,5% -ról 37,2% -ra növekedtek [6]. Ezek a referenciaértékek kvantitatív mértékben biztosítják a modell hatékonyságát a pontos kód generálásában.
Visszajelzési mechanizmusok
A DeepSeek Coder beépíti a felhasználói visszajelzéseket a fejlesztési ciklusába. Annak elemzésével, hogy a felhasználók hogyan kölcsönhatásba lépnek a generált kóddal, és azonosítják a gyakori hibákat vagy fejlesztési területeket, a fejlesztők finomíthatják a modellt. Ez az iteratív folyamat segít finomítani a modell megértését a kódolási feladatokról, és javítja az általános teljesítményét az idő múlásával [4].
Korlátozások és kihívások
Ezen intézkedések ellenére a DeepSeek Coder továbbra is kihívásokkal szembesül a kontextus megértésével és az emberi megítéléssel kapcsolatban. Időnként olyan kódot generálhat, amely nem igazodik tökéletesen a felhasználói igényekhez, mivel támaszkodik a képzési adatokra, amelyek hiányosak vagy elfogultak lehetnek [2] [5]. Sőt, bár kiemelkedik a kódrészletek generálásában, hiányzik az emberi programozókban rejlő kritikus gondolkodási képességek, amelyek kevésbé optimális megoldásokhoz vezethetnek [2].
Összefoglalva: a DeepSeek Coder biztosítja a pontosságot egy nagy adatkészlettel való kiterjedt képzéssel, szigorú referenciaértékeléssel a megállapított kódolási feladatokkal szemben, valamint a felhasználói interakciók és a visszajelzések alapú folyamatos finomítás. A felhasználóknak azonban tisztában kell lenniük a kontextus teljes megértésében és az emberi megítélés teljes megértésében.
Idézetek:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek---deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect detektálás
[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-proview
[8] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf