Deepseek Codierer ist ein erweitertes KI -Modell, das speziell für die Erzeugung und Infischen von Aufgaben in verschiedenen Programmiersprachen entwickelt wurde. Es wurde entwickelt, um die Codierungseffizienz zu verbessern und mehrsprachige Entwicklung zu unterstützen, wodurch ein wesentliches Datensatz und eine ausgefeilte Trainingstechniken eingesetzt werden.
Übersicht über Deepseek Codierer
Deepseek Codierer verwendet ein Trainingskorpus mit 2 Billionen Token, das 87% Code und 13% natürliche Sprachdaten sowohl in Englisch als auch in Chinesisch umfasst. Dieses umfangreiche Training ermöglicht es dem Modell, eine modernste Leistung bei mehreren Benchmarks zu erzielen, sodass es für eine Vielzahl von Codierungsaufgaben hochwirksam ist, einschließlich des Codes-Abschlusses und der Infischen [1] [2] [4].
Code Infilling -Funktionen
Deepseek Codierer zeichnet sich bei Code -Infillieren aus, bei denen fehlende Codeabschnitte in einem bestimmten Kontext ausgeführt werden. Diese Funktion ist besonders nützlich, um die Codequalität zu debugieren und zu verbessern. Das Modell verwendet eine Trainingsstrategie für die Mitte (Mitte), mit der es Code-Snippets generieren kann, indem Lücken in der Mitte der vorhandenen Codesequenzen füllt. Diese Methode verbessert ihre Fähigkeit, Projektstrukturen zu verstehen und komplexe Codierungsherausforderungen zu bewältigen, die mehrere Dateien umfassen können [4] [5].
Umgang mit verschiedenen Programmiersprachen
Deepseek Codierer unterstützt über 80 Programmiersprachen und macht es zu einem vielseitigen Tool für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten. Seine Architektur soll die einzigartige Syntax und Semantik verschiedener Sprachen berücksichtigen und unabhängig von der verwendeten Programmiersprache eine effektive Codegenerierung und -abschluss ermöglichen. Die Flexibilität des Modells wird durch seine Fähigkeit verbessert, tokenisierte Textsequenzen zu verarbeiten, die entweder Code- oder natürliche Sprachanforderungen sein können [2] [6].
Erweiterte Funktionen
1. Code-Abschluss auf Projektebene: Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die auf Dateiebene funktionieren, kann Deepseek Codierer unter Berücksichtigung von Querdateiabhängigkeiten den Code auf Projektebene ausfüllen. Diese Fähigkeit ist für groß angelegte Softwareprojekte von entscheidender Bedeutung, bei denen das Verständnis der Gesamtstruktur unerlässlich ist [4] [5].
2. Erweitertes Kontextfenster: Das Modell unterstützt eine Kontextlänge von bis zu 16.384 Token, wodurch es effektiv langen und komplexen Codebasen verwalten können. Die jüngsten Aktualisierungen haben diese Fähigkeit noch weiter erweitert, sodass sie größere Kontexte bewältigen und so die Leistung in umfangreichen Codierungsszenarien verbessern können [4] [5].
3. Skalierbarkeit: Deepseek Codierer ist in verschiedenen Größen (von 1B bis 33B -Parametern) verfügbar, sodass Benutzer eine Modellkonfiguration auswählen können, die ihren spezifischen Anforderungen und Rechenressourcen am besten entspricht [1] [3].
Zusammenfassend macht die robuste Architektur von Deepseek Codierer, umfangreiche Trainingsdaten und erweiterte Funktionen zu einem außergewöhnlichen Tool für Code, die über mehrere Programmiersprachen hinweg infutieren, wodurch die Produktivität erheblich verbessert und der Codierungsprozess für Entwickler optimiert wird.
Zitate:
[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-teepseek-qwen-and-beyond/
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
[6] https://latenode.com/blog/what-is-teepseek-coder-revolutionisation-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1