Deepseek kodlayıcı, oluşturduğu kodun doğruluğunu sağlamak için çeşitli stratejiler kullanır. Bu stratejiler, eğitim metodolojisi, değerlendirme metrikleri ve kullanıcı geri bildirimi ve performans ölçütlerine dayanan sürekli iyileştirmelerde yer almaktadır.
Eğitim Metodolojisi
Deepseek kodlayıcı, 2 trilyon jeton içeren büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir, bu verilerin yaklaşık% 87'si kod ve geri kalan% 13 doğal dildir. Bu kapsamlı eğitim, modelin çeşitli kodlama projelerinin bağlamını anlamasını sağlar ve belirli görevlere göre daha hassas kod önerileri sağlamasını sağlar [2]. Model, eğitim sırasında mevcut kod yapılarına uyan ilgili kod parçacıkları üretme yeteneğini geliştiren bir boşluk dolgusu yaklaşımı kullanır [3].
Değerlendirme metrikleri
Performansını değerlendirmek için, Deepseek kodlayıcı çeşitli yerleşik kodlama görevlerine karşı karşılaştırılır. Özellikle, modelin insan tarafından yazılmış kodu tamamlama ve fonksiyonel kod oluşturma yeteneğini değerlendiren Humaneval ve MBPP gibi ölçütlerde güçlü sonuçlar göstermiştir. Örneğin, güncellenmiş kod corpora'da ön eğitimden sonra doğruluktaki iyileştirmeler kaydedilmiştir, humaneval puanları daha ileri eğitimden sonra% 30.5'ten% 37.2'ye yükselmiştir [6]. Bu kriterler, modelin doğru kod oluşturmada etkinliğinin nicel bir ölçüsünü sağlar.
Geribildirim Mekanizmaları
Deepseek kodlayıcı, kullanıcı geri bildirimlerini geliştirme döngüsüne dahil eder. Kullanıcıların oluşturulan kodla nasıl etkileşime girdiğini ve ortak hataları veya iyileştirme alanlarını belirleyerek, geliştiriciler modele ince ayar yapabilir. Bu yinelemeli süreç, modelin kodlama görevlerini anlamaya yardımcı olur ve zaman içinde genel performansını artırır [4].
Sınırlamalar ve Zorluklar
Bu önlemlere rağmen, Deepseek kodlayıcı hala bağlamsal anlayış ve insan yargısı konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Zaman zaman eksik veya önyargılı olabilen eğitim verilerine güvenmesi nedeniyle kullanıcı gereksinimlerine mükemmel şekilde uymayan kod oluşturabilir [2] [5]. Dahası, kod snippet'leri üretmede mükemmel olsa da, daha az optimal çözümlere yol açabilecek insan programcılarının doğasında var olan eleştirel düşünme yeteneklerinden yoksundur [2].
Özetle, Deepseek kodlayıcı, büyük bir veri kümesi üzerinde kapsamlı eğitim, yerleşik kodlama görevlerine karşı titiz kıyaslama ve kullanıcı etkileşimlerine ve geri bildirimlere dayanan sürekli arıtma yoluyla doğruluk sağlar. Bununla birlikte, kullanıcılar tam olarak anlayış ve insan yargısını uygulama konusundaki sınırlamalarının farkında olmalıdır.
Alıntılar:
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-1.3b-base-finetuned-defect-detection
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-doder-33b-intruct/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1acjpn7/deepseekcoder_when_the_large_language_model_meets/
[4] https://www.restack.io/p/deepseek-doder-wringwer-program-sentez-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