DeepSeek Coder je pokročilý model AI speciálně navržený pro generování kódu a plnění úkolů v různých programovacích jazycích. Byl vyvinut pro zlepšení efektivity kódování a podpory vícejazyčného vývoje, využívající podstatný datový soubor a sofistikované tréninkové techniky.
Přehled kodéru DeepSeek
Deepseek Coder využívá tréninkový korpus zahrnující 2 bilionové žetony, který zahrnuje 87% kód a 13% údaje o přirozeném jazyce v angličtině i čínštině. Tento rozsáhlý trénink umožňuje modelu dosáhnout nejmodernějšího výkonu na více benchmarcích, díky čemuž je vysoce efektivní pro širokou škálu kódovacích úkolů, včetně dokončení kódu a naplnění [1] [2] [4].
Kód Doplňování schopností
DeepSeek Coder vyniká při výplňku kódu, který zahrnuje dokončení chybějících částí kódu v daném kontextu. Tato funkce je zvláště užitečná pro ladění a zvyšování kvality kódu. Model využívá tréninkovou strategii výplň (FIM), která mu umožňuje generovat úryvky kódu vyplněním mezer uprostřed existujících kódových sekvencí. Tato metoda zlepšuje jeho schopnost porozumět strukturám projektů a zpracovávat komplexní výzvy kódování, které mohou zahrnovat více souborů [4] [5].
Manipulace s různými programovacími jazyky
Deepseek Coder podporuje více než 80 programovacích jazyků, což z něj činí všestranný nástroj pro vývojáře pracující v různých prostředích. Jeho architektura je navržena tak, aby vyhovovala jedinečné syntaxi a sémantice různých jazyků, což umožňuje efektivní generování a dokončení kódu bez ohledu na používání programovacího jazyka. Flexibilita modelu je zvýšena jeho schopností zpracovat tokenizované textové sekvence, které mohou být buď výzvy kódu nebo přirozeného jazyka [2] [6].
Pokročilé funkce
1. Dokončení kódu na úrovni projektu: Na rozdíl od tradičních modelů, které pracují na úrovni souborů, je DeepSeek Coder schopný dokončit kód na úrovni projektu, s přihlédnutím k závislosti na křížovém souboru. Tato schopnost je zásadní pro velké softwarové projekty, kde je nezbytné porozumění celkové struktuře [4] [5].
2. Okno rozšířeného kontextu: Model podporuje délku kontextu až 16 384 žetonů, což mu umožňuje efektivně spravovat dlouhé a složité kódové cesty. Nedávné aktualizace tuto schopnost ještě více rozšířily, což jí umožnilo zvládnout větší kontexty, čímž se zlepšila její výkon v rozsáhlých scénářích kódování [4] [5].
3. škálovatelnost: DeepSeek Coder je k dispozici v různých velikostech (od 1B do 33B parametrů), což uživatelům umožňuje vybrat konfiguraci modelu, která nejlépe vyhovuje jejich konkrétním potřebám a výpočetním zdrojům [1] [3].
Stručně řečeno, robustní architektura Deepseek Coder, rozsáhlá tréninková data a pokročilé funkce z něj činí výjimečný nástroj pro výplň kódu napříč různými programovacími jazyky, což výrazně zvyšuje produktivitu a zefektivňuje proces kódování pro vývojáře.
Citace:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-base/
[3] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-13b-instruct/
[4] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-deepseek-qwen-and-beyond/
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
[6] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolution-code-automation in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1