Deepseek Coder ใช้กลยุทธ์หลายอย่างเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำของรหัสที่สร้างขึ้น กลยุทธ์เหล่านี้มีพื้นฐานมาจากวิธีการฝึกอบรมตัวชี้วัดการประเมินและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามข้อเสนอแนะของผู้ใช้และมาตรฐานประสิทธิภาพ
วิธีการฝึกอบรม
Deepseek Coder ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งประกอบด้วยโทเค็น 2 ล้านล้านโทเค็นโดยประมาณ 87% ของข้อมูลนี้เป็นรหัสและภาษาธรรมชาติที่เหลืออีก 13% การฝึกอบรมที่กว้างขวางนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถเข้าใจบริบทของโครงการการเข้ารหัสต่างๆทำให้สามารถให้คำแนะนำรหัสที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งเหมาะกับงานเฉพาะ [2] แบบจำลองใช้วิธีการเติมเต็มในระหว่างการฝึกอบรมซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการสร้างตัวอย่างโค้ดที่เกี่ยวข้องซึ่งเหมาะสมกับโครงสร้างรหัสที่มีอยู่ [3]
ตัวชี้วัดการประเมินผล
เพื่อประเมินประสิทธิภาพของมัน Deepseek Coder ได้รับการเปรียบเทียบกับงานการเข้ารหัสที่จัดตั้งขึ้นต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันได้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับมาตรฐานเช่น HumanEval และ MBPP ซึ่งประเมินความสามารถของแบบจำลองในการกรอกรหัสที่เขียนโดยมนุษย์และสร้างรหัสการทำงานตามลำดับ ตัวอย่างเช่นการปรับปรุงความแม่นยำได้รับการบันทึกหลังจากการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับรหัสที่อัปเดตโดย Corpora โดยมีคะแนนเกี่ยวกับการเพิ่มขึ้นของมนุษย์จาก 30.5% เป็น 37.2% หลังจากการฝึกอบรมเพิ่มเติม [6] มาตรฐานเหล่านี้ให้การวัดเชิงปริมาณของประสิทธิภาพของโมเดลในการสร้างรหัสที่ถูกต้อง
กลไกการตอบกลับ
Deepseek Coder รวมความคิดเห็นของผู้ใช้ไว้ในวงจรการพัฒนา โดยการวิเคราะห์ว่าผู้ใช้โต้ตอบกับรหัสที่สร้างขึ้นและระบุข้อผิดพลาดหรือพื้นที่ทั่วไปเพื่อการปรับปรุงได้อย่างไรนักพัฒนาสามารถปรับโมเดลได้ กระบวนการวนซ้ำนี้ช่วยในการปรับความเข้าใจของแบบจำลองการเข้ารหัสและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมเมื่อเวลาผ่านไป [4]
ข้อ จำกัด และความท้าทาย
แม้จะมีมาตรการเหล่านี้ Coder Deepseek ยังคงเผชิญกับความท้าทายเกี่ยวกับความเข้าใจบริบทและการตัดสินใจของมนุษย์ บางครั้งอาจสร้างรหัสที่ไม่สอดคล้องกับข้อกำหนดของผู้ใช้อย่างสมบูรณ์เนื่องจากการพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมซึ่งอาจไม่สมบูรณ์หรือลำเอียง [2] [5] ยิ่งไปกว่านั้นในขณะที่มันเก่งในการสร้างตัวอย่างโค้ด แต่ก็ขาดความสามารถในการคิดเชิงวิพากษ์ที่มีอยู่ในโปรแกรมเมอร์ของมนุษย์ซึ่งสามารถนำไปสู่การแก้ปัญหาที่ดีที่สุด [2]
โดยสรุป Coder Deepseek สร้างความมั่นใจในความแม่นยำผ่านการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางในชุดข้อมูลขนาดใหญ่การเปรียบเทียบอย่างเข้มงวดกับงานการเข้ารหัสที่กำหนดไว้และการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องตามการโต้ตอบของผู้ใช้และข้อเสนอแนะ อย่างไรก็ตามผู้ใช้ควรตระหนักถึงข้อ จำกัด ในการทำความเข้าใจบริบทอย่างเต็มที่และใช้การตัดสินของมนุษย์
การอ้างอิง:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-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