Deepseek -coder is een geavanceerd AI -model dat specifiek is ontworpen voor het genereren van codes en vullingstaken in verschillende programmeertalen. Het is ontwikkeld om de codeerefficiëntie te verbeteren en de meertalige ontwikkeling te ondersteunen, met behulp van een substantiële dataset en geavanceerde trainingstechnieken.
Overzicht van Deepseek Coder
DeepSeek -coder maakt gebruik van een trainingscorpus met 2 biljoen tokens, met 87% code en 13% natuurlijke taalgegevens in zowel Engels als Chinees. Deze uitgebreide training stelt het model in staat om geavanceerde prestaties te bereiken op meerdere benchmarks, waardoor het zeer effectief is voor een breed scala aan coderingstaken, waaronder code-voltooiing en invulling [1] [2] [4].
Code Invulvulmogelijkheden
Deepseek -coder blinkt uit bij Code Invulling, waarbij ontbrekende secties van code binnen een bepaalde context worden voltooid. Deze functie is met name handig voor het debuggen en verbeteren van de codekwaliteit. Het model maakt gebruik van een trainingstrategie (FIM) (FIM), waardoor het codefragmenten kan genereren door gaten in het midden van bestaande codevolgers te vullen. Deze methode verbetert het vermogen om projectstructuren te begrijpen en complexe coderingsuitdagingen aan te gaan die meerdere bestanden kunnen overspannen [4] [5].
om verschillende programmeertalen te verwerken
Deepseek Coder ondersteunt meer dan 80 programmeertalen, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel is voor ontwikkelaars die in verschillende omgevingen werken. De architectuur is ontworpen om tegemoet te komen aan de unieke syntaxis en semantiek van verschillende talen, waardoor effectieve code -generatie en voltooiing mogelijk is, ongeacht de gebruikte programmeertaal. De flexibiliteit van het model wordt verbeterd door het vermogen om tokenized tekstsequenties te verwerken, die code- of natuurlijke taalprompts kunnen zijn [2] [6].
geavanceerde functies
1. Code op projectniveau-code: In tegenstelling tot traditionele modellen die op bestandsniveau werken, kan DeepSeek Coder in staat om code op projectniveau te voltooien, rekening houdend met cross-file afhankelijkheden. Deze mogelijkheid is cruciaal voor grootschalige softwareprojecten waarbij het begrijpen van de algehele structuur essentieel is [4] [5].
2. Uitgebreid contextvenster: het model ondersteunt een contextlengte van maximaal 16.384 tokens, waardoor het lange en complexe codebases effectief kan beheren. Recente updates hebben deze mogelijkheid nog verder uitgebreid, waardoor het grotere contexten kan verwerken, waardoor de prestaties in uitgebreide coderingsscenario's [4] [5] worden verbeterd.
3. Schaalbaarheid: Deepseek -coder is beschikbaar in verschillende maten (van 1B tot 33B -parameters), waardoor gebruikers een modelconfiguratie kunnen selecteren die het beste past bij hun specifieke behoeften en computermiddelen [1] [3].
Samenvattend, de robuuste architectuur van Deepseek Coder, uitgebreide trainingsgegevens en geavanceerde functies maken het een uitzonderlijk hulpmiddel voor het vullen van codes over meerdere programmeertalen, het aanzienlijk verbeteren van de productiviteit en het stroomlijnen van het coderingsproces voor ontwikkelaars.
Citaten:
[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-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1