DeepSeek编码器采用多种策略来确保其生成的代码的准确性。这些策略以其培训方法，评估指标以及基于用户反馈和性能基准的持续改进为基础。
##培训方法
DeepSeek编码器在包含2万亿代币的大规模数据集上进行了培训，其中约87％的数据为代码，其余13％的自然语言。这种广泛的培训使该模型可以理解各种编码项目的上下文，从而使其能够为特定任务量身定制的更精确的代码建议[2]。该模型在训练过程中采用了填充方法，从而增强了其生成适合现有代码结构的相关代码段的能力[3]。
##评估指标
为了评估其性能，DeepSeek编码器针对各种既定的编码任务进行了基准测试。值得注意的是，它在HumaneVal和MBPP等基准上表现出了很强的结果，这些基准分别评估了模型完成人体编码和生成功能代码的能力。例如，在预先培训更新的代码语料库后，已经注意到准确性的提高，在进一步培训后，人类事件的分数从30.5％增加到37.2％[6]。这些基准提供了对模型生成准确代码有效性的定量度量。
##反馈机制
DeepSeek编码器将用户反馈纳入其开发周期中。通过分析用户如何与生成的代码进行交互并确定常见错误或改进领域，开发人员可以微调模型。这种迭代过程有助于完善模型对编码任务的理解，并随着时间的推移增强其整体性能[4]。
##限制和挑战
尽管采取了这些措施，DeepSeek编码人员仍然在上下文理解和人类判断方面面临挑战。由于其依赖培训数据，它可能会生成与用户需求完全不完全一致的代码，这可能是不完整或有偏见的[2] [5]。此外，尽管它擅长生成代码片段，但它缺乏人类程序员固有的批判性思维功能，这可能会导致最佳解决方案[2]。
总而言之，DeepSeek编码器通过对大型数据集进行广泛的培训，严格的基准测试，以防止已建立的编码任务以及基于用户交互和反馈的连续细化来确保准确性。但是，用户应在完全理解环境和运用人类判断的情况下意识到其局限性。
引用：
[1] https://huggingface.co/mcanoglu/deepseek-ai-deepseek-coder-coder-1.3b-base-finetuned-defect-fect-teetection
[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_large_language_model_meets/
[4] https://www.restack.io/p/deepseek-coder-answer-program-合成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