DeepSeek Coder는 다양한 프로그래밍 언어에서 코드 생성 및 충전 작업을 위해 특별히 설계된 고급 AI 모델입니다. 코딩 효율성을 높이고 다국어 개발을 지원하여 실질적인 데이터 세트와 정교한 교육 기술을 활용하기 위해 개발되었습니다.
DeepSeek 코더의 개요
DeepSeek Coder는 영어와 중국어의 87% 코드와 13% 자연 언어 데이터를 포함하는 2 조 토큰으로 구성된 훈련 코퍼스를 사용합니다. 이 광범위한 교육을 통해 모델은 여러 벤치 마크에서 최첨단 성능을 달성 할 수 있으므로 코드 완료 및 충전을 포함한 광범위한 코딩 작업에 매우 효과적입니다 [1] [2] [4].
코드 충전 기능
DeepSeek Coder는 Code Infilling에서 탁월하며, 여기에는 주어진 컨텍스트 내에서 누락 된 코드 섹션을 완료하는 것이 포함됩니다. 이 기능은 특히 코드 품질을 디버깅하고 향상시키는 데 유용합니다. 이 모델은 FIM (중간) 교육 전략을 사용하여 기존 코드 시퀀스의 중간에 간격을 채워 코드 스 니펫을 생성 할 수 있습니다. 이 방법은 프로젝트 구조를 이해하는 능력을 향상시키고 여러 파일에 걸쳐있을 수있는 복잡한 코딩 문제를 처리하는 능력을 향상시킵니다 [4] [5].
다른 프로그래밍 언어 처리
DeepSeek Coder는 80 개가 넘는 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 환경에서 일하는 개발자를위한 다양한 도구입니다. 이 아키텍처는 다양한 언어의 고유 한 구문 및 의미론을 수용하도록 설계되었으며, 사용중인 프로그래밍 언어에 관계없이 효과적인 코드 생성 및 완료를 가능하게합니다. 이 모델의 유연성은 코드 또는 자연어 프롬프트 일 수있는 토큰 화 된 텍스트 시퀀스를 처리하는 능력에 의해 향상됩니다 [2] [6].
고급 기능
1. 프로젝트 수준 코드 완료 : 파일 수준에서 작동하는 기존 모델과 달리 DeepSeek Coder는 크로스 파일 종속성을 고려하여 프로젝트 수준에서 코드를 완료 할 수 있습니다. 이 기능은 전체 구조를 이해하는 것이 필수적인 대규모 소프트웨어 프로젝트에 중요합니다 [4] [5].
2. 확장 컨텍스트 창 : 모델은 최대 16,384 개의 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하여 길고 복잡한 코드베이스를 효과적으로 관리 할 수 있습니다. 최근의 업데이트는이 기능을 더욱 확장하여 더 큰 컨텍스트를 처리 할 수있게하여 광범위한 코딩 시나리오에서 성능을 향상시킬 수 있습니다 [4] [5].
3. 확장 성 : DeepSeek 코더는 다양한 크기 (1B에서 33B 매개 변수)로 제공되므로 사용자는 특정 요구와 계산 리소스에 가장 잘 맞는 모델 구성을 선택할 수 있습니다 [1] [3].
요약하면, DeepSeek Coder의 강력한 아키텍처, 광범위한 교육 데이터 및 고급 기능은 여러 프로그래밍 언어에서 코드 충전을위한 탁월한 도구가되어 생산성을 크게 향상시키고 개발자를위한 코딩 프로세스를 간소화합니다.
인용 :
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-base/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-revolutizing-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1