Deepseek Coder é um modelo AI avançado projetado especificamente para geração de código e tarefas de preenchimento em várias linguagens de programação. Foi desenvolvido para aprimorar a eficiência da codificação e apoiar o desenvolvimento multilíngue, alavancando um conjunto de dados substancial e técnicas de treinamento sofisticadas.
Visão geral do codificador Deepseek
O Deepseek Coder utiliza um corpus de treinamento que compreende 2 trilhões de tokens, que inclui 87% de código e 13% de dados de idiomas naturais em inglês e chinês. Esse treinamento extensivo permite que o modelo alcance o desempenho da ponta em vários benchmarks, tornando-o altamente eficaz para uma ampla gama de tarefas de codificação, incluindo conclusão de código e preenchimento [1] [2] [4].
Capacidades de preenchimento de código
O codificador Deepseek se destaca no Código Iniciante, que envolve a conclusão de seções ausentes do código em um determinado contexto. Esse recurso é particularmente útil para depurar e melhorar a qualidade do código. O modelo emprega uma estratégia de treinamento de preenchimento (FIM), permitindo gerar trechos de código preenchendo lacunas no meio das sequências de código existentes. Este método melhora sua capacidade de entender as estruturas do projeto e lidar com desafios de codificação complexos que podem abranger vários arquivos [4] [5].
lidando com diferentes linguagens de programação
O Deepseek Coder suporta mais de 80 linguagens de programação, tornando -o uma ferramenta versátil para desenvolvedores que trabalham em vários ambientes. Sua arquitetura foi projetada para acomodar a sintaxe e a semântica exclusivas de diferentes idiomas, permitindo uma geração e conclusão de código eficazes, independentemente da linguagem de programação usada. A flexibilidade do modelo é aprimorada por sua capacidade de processar sequências de texto tokenizadas, que podem ser instruções de código ou linguagem natural [2] [6].
Recursos avançados
1. Conclusão do código no nível do projeto: Ao contrário dos modelos tradicionais que operam no nível do arquivo, o DeepSeek Coder é capaz de concluir o código no nível do projeto, levando em consideração as dependências de arquivos cruzados. Essa capacidade é crucial para projetos de software em larga escala, onde a compreensão da estrutura geral é essencial [4] [5].
2 Janela de contexto estendida: o modelo suporta um comprimento de contexto de até 16.384 tokens, o que permite gerenciar bases de código longas e complexas de maneira eficaz. Atualizações recentes ampliaram ainda mais esse recurso, permitindo lidar com contextos maiores, melhorando assim seu desempenho em extensos cenários de codificação [4] [5].
3. Escalabilidade: o codificador Deepseek está disponível em vários tamanhos (de parâmetros de 1b a 33b), permitindo que os usuários selecionem uma configuração de modelo que melhor atenda às suas necessidades específicas e recursos computacionais [1] [3].
Em resumo, a arquitetura robusta do DeepSeek Coder, dados extensos de treinamento e recursos avançados o tornam uma ferramenta excepcional para o preenchimento de código em várias linguagens de programação, aumentando significativamente a produtividade e otimizando o processo de codificação para os desenvolvedores.
Citações:
[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-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1