DeepSeek Coder er en avansert AI -modell som er spesielt designet for kodegenerering og utfyllingsoppgaver på tvers av forskjellige programmeringsspråk. Det er utviklet for å forbedre kodingseffektiviteten og støtte flerspråklig utvikling, utnytte et betydelig datasett og sofistikerte treningsteknikker.
Oversikt over DeepSeek Coder
DeepSeek -koderen bruker et treningskorpus som består av 2 billioner symboler, som inkluderer 87% kode og 13% naturlige språkdata på både engelsk og kinesisk. Denne omfattende opplæringen gjør det mulig for modellen å oppnå topp moderne ytelse på flere benchmarks, noe som gjør den svært effektiv for et bredt spekter av kodingsoppgaver, inkludert fullføring av kode og utfylling [1] [2] [4].
kode som fyller ut funksjoner
DeepSeek Coder utmerker seg med kodeutfylling, som innebærer å fullføre manglende kodeledninger i en gitt kontekst. Denne funksjonen er spesielt nyttig for feilsøking og forbedring av kodekvaliteten. Modellen benytter en FIM-treningsstrategi (FIM), slik at den kan generere kodebit ved å fylle hull i midten av eksisterende kodesekvenser. Denne metoden forbedrer dens evne til å forstå prosjektstrukturer og håndtere komplekse kodingsutfordringer som kan spenne over flere filer [4] [5].
Håndtering av forskjellige programmeringsspråk
DeepSeek Coder støtter over 80 programmeringsspråk, noe som gjør det til et allsidig verktøy for utviklere som jobber i forskjellige miljøer. Arkitekturen er designet for å imøtekomme den unike syntaksen og semantikken til forskjellige språk, noe som gir mulighet for effektiv kodeproduksjon og fullføring uavhengig av programmeringsspråket som brukes. Modellens fleksibilitet forbedres av dens evne til å behandle tokeniserte tekstsekvenser, som kan være enten kode eller naturlige språkbaner [2] [6].
Avanserte funksjoner
1. Fullføring av prosjektnivå: I motsetning til tradisjonelle modeller som opererer på filnivå, er DeepSeek-koderen i stand til å fullføre kode på prosjektnivå, under hensyntagen til tverrfilavhengigheter. Denne muligheten er avgjørende for storskala programvareprosjekter der det er viktig å forstå den generelle strukturen [4] [5].
2. Utvidet kontekstvindu: Modellen støtter en kontekstlengde på opptil 16.384 symboler, som lar den administrere lange og komplekse kodebaser effektivt. Nyere oppdateringer har utvidet denne muligheten ytterligere, slik at den kan håndtere større kontekster, og dermed forbedre ytelsen i omfattende kodescenarier [4] [5].
3. Skalerbarhet: DeepSeek -koder er tilgjengelig i forskjellige størrelser (fra 1B til 33B -parametere), slik at brukere kan velge en modellkonfigurasjon som best passer deres spesifikke behov og beregningsressurser [1] [3].
Oppsummert gjør DeepSeek Coders robuste arkitektur, omfattende treningsdata og avanserte funksjoner det til et eksepsjonelt verktøy for kodeutfylling på tvers av flere programmeringsspråk, noe som forbedrer produktiviteten og effektiviserer kodingsprosessen for utviklere betydelig.
Sitasjoner:
[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-fanguage-models-depseek-qwen-and-beyond/
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
[6] https://latenode.com/blog/what-is-depseek-coder-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1