Deepseek Coderは、さまざまなプログラミング言語にわたってコード生成と充填タスク用に特別に設計された高度なAIモデルです。コード効率を高め、多言語開発をサポートし、実質的なデータセットと洗練されたトレーニング技術を活用するために開発されました。
Deepseek Coderの概要
Deepseek Coderは、2兆トークンで構成されるトレーニングコーパスを利用しています。これには、英語と中国語の両方で87％のコードと13％の自然言語データが含まれています。この広範なトレーニングにより、モデルは複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現できるようになり、コードの完了や充填[1] [2] [4]など、幅広いコーディングタスクに非常に効果的になります。
###コード浸透機能
Deepseek Coderは、特定のコンテキスト内でコードの欠落セクションを完了することを伴うコードの埋めることに優れています。この機能は、コードの品質のデバッグと向上に特に役立ちます。このモデルは、中間（FIM）トレーニング戦略を採用しており、既存のコードシーケンスの中央でギャップを埋めることでコードスニペットを生成できるようにします。この方法により、プロジェクト構造を理解し、複数のファイルにまたがる複雑なコーディングの課題を処理する能力が向上します[4] [5]。
##さまざまなプログラミング言語の処理
Deepseek Coderは80を超えるプログラミング言語をサポートしており、さまざまな環境で作業する開発者にとって多用途のツールになっています。そのアーキテクチャは、さまざまな言語の一意の構文とセマンティクスに対応するように設計されており、使用されているプログラミング言語に関係なく、効果的なコード生成と完了を可能にします。モデルの柔軟性は、トークン化されたテキストシーケンスを処理する能力によって強化されます。これは、コードまたは自然言語のプロンプトのいずれかです[2] [6]。
###高度な機能
1。プロジェクトレベルのコード修了：ファイルレベルで動作する従来のモデルとは異なり、DeepSeek Coderは、クロスファイルの依存関係を考慮して、プロジェクトレベルでコードを完了できます。この機能は、全体的な構造を理解することが不可欠である大規模なソフトウェアプロジェクトにとって重要です[4] [5]。
2。拡張コンテキストウィンドウ：モデルは、最大16,384個のトークンのコンテキスト長をサポートします。これにより、長く複雑なコードベースを効果的に管理できます。最近の更新により、この機能がさらに拡張され、より大きなコンテキストを処理できるようになり、広範なコーディングシナリオでパフォーマンスが向上しました[4] [5]。
3.スケーラビリティ：DeepSeek Coderは、さまざまなサイズ（1Bから33Bパラメーター）で利用でき、ユーザーは特定のニーズと計算リソースに最適なモデル構成を選択できます[1] [3]。
要約すると、Deepseek Coderの堅牢なアーキテクチャ、広範なトレーニングデータ、および高度な機能により、複数のプログラミング言語に浸透し、生産性を大幅に向上させ、開発者のコーディングプロセスを合理化するための優れたツールになります。
引用：
[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-and-beyond/
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
[6] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionizing-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1