Deepseek Coder on edistyksellinen AI -malli, joka on erityisesti suunniteltu koodin luomiseen ja täyttämiseen tehtäviin eri ohjelmointikielten välillä. Sitä on kehitetty parantamaan koodauksen tehokkuutta ja tukemaan monikielistä kehitystä, hyödyntämällä huomattavaa tietojoukkoa ja hienostuneita koulutustekniikoita.
Deepseek -kooderista
Deepseek -kooder käyttää koulutuskorpusta, joka käsittää 2 biljoonaa tokenia, joka sisältää 87% koodin ja 13% luonnonkielen tietoja sekä englanniksi että kiinaksi. Tämä laaja koulutus antaa mallille mahdollisuuden saavuttaa huipputeknisen suorituskyvyn useissa vertailuarvoissa, mikä tekee siitä erittäin tehokkaan laajalle koodaustehtäville, mukaan lukien koodin loppuun saattaminen ja täyttö [1] [2] [4].
-koodi -täyttöominaisuudet
DeepSeek -kooderi on erinomainen koodifillingissä, johon sisältyy puuttuvien koodiosastojen suorittaminen tietyssä tilanteessa. Tämä ominaisuus on erityisen hyödyllinen koodin laadun virheenkorjaamisessa ja parantamisessa. Mallissa käytetään täyttö-keski-keski (FIM) -strategiaa, jonka avulla se voi luoda koodinpätkiä täyttämällä aukot olemassa olevien koodisekvenssien keskellä. Tämä menetelmä parantaa sen kykyä ymmärtää projektirakenteita ja käsitellä monimutkaisia koodaushaasteita, jotka voivat kattaa useita tiedostoja [4] [5].
Eri ohjelmointikielten käsittely
Deepseek -kooder tukee yli 80 ohjelmointikieliä, mikä tekee siitä monipuolisen työkalun kehittäjille, jotka työskentelevät eri ympäristöissä. Sen arkkitehtuuri on suunniteltu sovittamaan eri kielten ainutlaatuinen syntaksi ja semantiikka, mikä mahdollistaa tehokkaan koodin luomisen ja valmistumisen käytetystä ohjelmointikielestä riippumatta. Mallin joustavuutta parantaa sen kyky käsitellä tokenisoituja tekstisekvenssejä, jotka voivat olla joko koodia tai luonnollisia kielikehotteita [2] [6].
Lisäominaisuudet
1. Projektitason koodin loppuun saattaminen: Toisin kuin tiedostotasolla toimivat perinteiset mallit, Deepseek-kooder pystyy suorittamaan koodin projektitasolla ottaen huomioon poikkitiedostojen väliset riippuvuudet. Tämä kyky on ratkaisevan tärkeä laajamittaisille ohjelmistoprojekteille, joissa yleisen rakenteen ymmärtäminen on välttämätöntä [4] [5].
2. Laajennettu kontekstiikkuna: Malli tukee jopa 16 384 rahakonan kontekstin pituutta, jonka avulla se voi hallita pitkiä ja monimutkaisia koodipaikkoja tehokkaasti. Viimeaikaiset päivitykset ovat laajentaneet tätä kykyä entisestään, mikä antaa sen mahdollisuuden käsitellä suurempia kontekstien, mikä parantaa sen suorituskykyä laajoissa koodausskenaarioissa [4] [5].
3. Skaalautuvuus: DeepSek -kooderia on saatavana erikokoisina (1B: stä 33B -parametrit), jolloin käyttäjät voivat valita mallikokoonpanon, joka sopii parhaiten heidän erityistarpeisiinsa ja laskennallisiin resursseihin [1] [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek -kooderin vankka arkkitehtuuri, laajat harjoitustiedot ja edistyneet ominaisuudet tekevät siitä poikkeuksellisen työkalun koodin tunkeutumiseen useiden ohjelmointikielten välillä, mikä parantaa merkittävästi tuottavuutta ja virtaviivaistaa kehittäjien koodausprosessia.
Viittaukset:
.
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67bbase/
.
.
[5] https://play.ht/blog/deeptseek-coder/
.
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1