Deepseek Coder est un modèle AI avancé spécialement conçu pour la génération de code et la remplissage des tâches dans divers langages de programmation. Il a été développé pour améliorer l'efficacité du codage et soutenir le développement multilingue, tirant parti d'un ensemble de données substantiel et de techniques de formation sophistiquées.
Aperçu du codeur Deepseek
Deepseek Coder utilise un corpus de formation comprenant 2 billions de jetons, qui comprend 87% de code et 13% de données en langue naturelle en anglais et en chinois. Cette formation approfondie permet au modèle d'obtenir des performances de pointe sur plusieurs repères, ce qui le rend très efficace pour un large éventail de tâches de codage, y compris l'achèvement du code et le remplissage [1] [2] [4].
Capacités de remplissage de code
Deepseek Coder excelle au renfilage du code, ce qui consiste à compléter les sections manquantes de code dans un contexte donné. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour déboguer et améliorer la qualité du code. Le modèle utilise une stratégie de formation de remplissage (FIM), ce qui lui permet de générer des extraits de code en remplissant des lacunes au milieu des séquences de code existantes. Cette méthode améliore sa capacité à comprendre les structures du projet et à gérer les défis de codage complexes qui peuvent s'étendre sur plusieurs fichiers [4] [5].
Gestion des différents langages de programmation
Deepseek Coder prend en charge plus de 80 langages de programmation, ce qui en fait un outil polyvalent pour les développeurs travaillant dans divers environnements. Son architecture est conçue pour s'adapter à la syntaxe et à la sémantique uniques de différentes langues, permettant une génération et une fin de code efficaces, quel que soit le langage de programmation utilisé. La flexibilité du modèle est améliorée par sa capacité à traiter les séquences de texte tokenisées, qui peuvent être des invites de code ou de langage naturel [2] [6].
fonctionnalités avancées
1. Achèvement du code au niveau du projet: Contrairement aux modèles traditionnels qui fonctionnent au niveau du fichier, Deepseek Coder est capable de terminer le code au niveau du projet, en tenant compte des dépendances croisées. Cette capacité est cruciale pour les projets logiciels à grande échelle où la compréhension de la structure globale est essentielle [4] [5].
2. Fenêtre de contexte étendu: le modèle prend en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 16 384 jetons, ce qui lui permet de gérer efficacement les bases de code longs et complexes. Les mises à jour récentes ont encore étendu cette capacité, ce qui lui permet de gérer des contextes plus importants, améliorant ainsi ses performances dans des scénarios de codage étendus [4] [5].
3. Évolutivité: Deepseek Coder est disponible en différentes tailles (de 1B à 33B paramètres), permettant aux utilisateurs de sélectionner une configuration de modèle qui correspond le mieux à leurs besoins spécifiques et leurs ressources de calcul [1] [3].
En résumé, l'architecture robuste de Deepseek Coder, les données de formation approfondies et les fonctionnalités avancées en font un outil exceptionnel pour le remplissage de code dans plusieurs langages de programmation, améliorant considérablement la productivité et rationalisation du processus de codage pour les développeurs.
Citations:
[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-revolutioning-code-automation-intenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1