DeepSeek -koder er en avanceret AI -model, der er specifikt designet til kodegenerering og udfyldning af opgaver på tværs af forskellige programmeringssprog. Det er udviklet til at forbedre kodningseffektiviteten og understøtte flersproget udvikling, udnytte et betydeligt datasæt og sofistikerede træningsteknikker.
Oversigt over Deepseek -koder
Deepseek -koder bruger et træningskorpus, der består af 2 billioner tokens, der inkluderer 87% kode og 13% naturlige sprogdata på både engelsk og kinesisk. Denne omfattende træning gør det muligt for modellen at opnå avanceret ydeevne på flere benchmarks, hvilket gør den meget effektivt til en lang række kodningsopgaver, herunder kodeafslutning og udfyldning [1] [2] [4].
Kode Indfyldningsfunktioner
DeepSeek -koder udmærker sig ved kodeindfyldning, som involverer at afslutte manglende sektioner af kode inden for en given kontekst. Denne funktion er især nyttig til fejlsøgning og forbedring af kodekvalitet. Modellen anvender en udfyldning-in-the-middle (FIM) træningsstrategi, der giver den mulighed for at generere kodestykker ved at udfylde huller midt i eksisterende kodesekvenser. Denne metode forbedrer dens evne til at forstå projektstrukturer og håndtere komplekse kodningsudfordringer, der kan spænde over flere filer [4] [5].
Håndtering af forskellige programmeringssprog
Deepseek -koder understøtter over 80 programmeringssprog, hvilket gør det til et alsidigt værktøj for udviklere, der arbejder i forskellige miljøer. Dens arkitektur er designet til at rumme den unikke syntaks og semantik på forskellige sprog, hvilket muliggør effektiv kodegenerering og færdiggørelse uanset det programmeringssprog, der bruges. Modellens fleksibilitet forbedres af dens evne til at behandle tokeniserede tekstsekvenser, som enten kan være kode- eller naturlige sprogoptagelser [2] [6].
Avancerede funktioner
1. projektniveau-kodeafslutning: I modsætning til traditionelle modeller, der fungerer på filniveau, er DeepSeek-koder i stand til at udfylde kode på projektniveau under hensyntagen til tværs af fileafhængigheder. Denne kapacitet er afgørende for store softwareprojekter, hvor det er vigtigt at forstå den overordnede struktur [4] [5].
2. Udvidet kontekstvindue: Modellen understøtter en kontekstlængde på op til 16.384 tokens, som giver den mulighed for at styre lange og komplekse kodebaser effektivt. De seneste opdateringer har udvidet denne kapacitet yderligere, hvilket gør det muligt for den at håndtere større kontekster og derved forbedre dens ydeevne i omfattende kodningsscenarier [4] [5].
3. skalerbarhed: Deepseek -koder fås i forskellige størrelser (fra 1B til 33B -parametre), hvilket giver brugerne mulighed for at vælge en modelkonfiguration, der bedst passer til deres specifikke behov og beregningsressourcer [1] [3].
Sammenfattende gør DeepSeek -koderens robuste arkitektur, omfattende træningsdata og avancerede funktioner det til et usædvanligt værktøj til kode, der er udfyldt på tværs af flere programmeringssprog, hvilket forbedrer produktiviteten markant og strømline kodningsprocessen for udviklere.
Citater:
[1] https://github.com/deepseek-i/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-i_deepseek-coder-67b-base/
[3] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-i_deepseek-coder-13b-instruct/
)
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
)
[7] https://github.com/deepseek-i/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1