DeepSeek CODER è un modello AI avanzato appositamente progettato per la generazione di codice e le attività di riempimento in vari linguaggi di programmazione. È stato sviluppato per migliorare l'efficienza della codifica e supportare lo sviluppo multilingue, sfruttando un sostanziale set di dati e sofisticate tecniche di allenamento.
Panoramica del programmatore DeepSeek
DeepSeek COGER utilizza un corpus di addestramento che comprende 2 trilioni di token, che include il codice dell'87% e i dati in lingua naturale del 13% in inglese e cinese. Questa vasta formazione consente al modello di ottenere prestazioni all'avanguardia su più parametri di riferimento, rendendolo altamente efficace per una vasta gamma di attività di codifica, tra cui il completamento del codice e il riempimento [1] [2] [4].
CODICE FILIGAZIONE DI INSIGNAZIONE
DeepSeek CODER eccelle a Codice Infilling, che prevede il completamento delle sezioni mancanti del codice in un determinato contesto. Questa funzione è particolarmente utile per il debug e il miglioramento della qualità del codice. Il modello impiega una strategia di formazione di riempimento (FIM), consentendogli di generare frammenti di codice riempiendo le lacune nel mezzo delle sequenze di codice esistenti. Questo metodo migliora la sua capacità di comprendere le strutture di progetto e gestire sfide di codifica complesse che possono coprire più file [4] [5].
Gestione di diversi linguaggi di programmazione
DeepSeek CODER supporta oltre 80 linguaggi di programmazione, rendendolo uno strumento versatile per gli sviluppatori che lavorano in vari ambienti. La sua architettura è progettata per soddisfare la sintassi e la semantica univoca di diverse lingue, consentendo una generazione di codice e completamento efficaci indipendentemente dal linguaggio di programmazione utilizzato. La flessibilità del modello è migliorata dalla sua capacità di elaborare sequenze di testo tokenizzate, che possono essere istruzioni di codice o linguaggio naturale [2] [6].
Funzionalità avanzate ###
1. Completamento del codice a livello di progetto: a differenza dei modelli tradizionali che operano a livello di file, DeepSeek Coder è in grado di completare il codice a livello di progetto, tenendo conto delle dipendenze incrociate. Questa capacità è cruciale per i progetti software su larga scala in cui la comprensione della struttura generale è essenziale [4] [5].
2. Finestra di contesto estesa: il modello supporta una lunghezza di contesto fino a 16.384 token, che gli consente di gestire efficacemente le basi di codice lunghe e complesse. Recenti aggiornamenti hanno esteso ulteriormente questa capacità, consentendole di gestire contesti più grandi, migliorando così le sue prestazioni in ampi scenari di codifica [4] [5].
3. Scalabilità: il programmatore DeepSeek è disponibile in varie dimensioni (da 1b a parametri 33B), consentendo agli utenti di selezionare una configurazione del modello che si adatta meglio alle loro esigenze specifiche e risorse computazionali [1] [3].
In sintesi, la solida architettura di DeepSeek Coder, ampi dati di addestramento e funzionalità avanzate lo rendono uno strumento eccezionale per il bidone del codice in più linguaggi di programmazione, migliorando significativamente la produttività e razionalizzando il processo di codifica per gli sviluppatori.
Citazioni:
[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-revolution-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1