DeepSeek Coder - это расширенная модель ИИ, специально разработанная для генерации кода и заполнения задач на различных языках программирования. Он был разработан для повышения эффективности кодирования и поддержки многоязычной разработки, используя существенный набор данных и сложные методы обучения.
Обзор DeepSeek Coder
DeepSeek Coder использует учебный корпус, включающий 2 триллиона токенов, который включает в себя 87% кода и 13% данных естественного языка как на английском, так и на китайском языке. Это обширное обучение позволяет модели достичь современной производительности по нескольким критериям, что делает ее высокоэффективным для широкого спектра задач кодирования, включая завершение кода и заполнение [1] [2] [4].
Кодовые возможности заполнения
DeepSeek Coder превосходит в коде, который включает в себя завершение пропущенных разделов кода в данном контексте. Эта функция особенно полезна для отладки и повышения качества кода. Модель использует стратегию обучения заполнения средней (FIM), позволяя ей генерировать фрагменты кода, заполняя пробелы в середине существующих последовательностей кода. Этот метод улучшает его способность понимать структуры проекта и выполнять сложные проблемы кодирования, которые могут охватывать несколько файлов [4] [5].
Обработка различных языков программирования
DeepSeek Coder поддерживает более 80 языков программирования, что делает его универсальным инструментом для разработчиков, работающих в различных средах. Его архитектура предназначена для размещения уникального синтаксиса и семантики разных языков, что позволяет эффективно генерировать код и завершение независимо от использования языка программирования. Гибкость модели повышается благодаря его способности обрабатывать токенизированные текстовые последовательности, которые могут быть как кодовые, либо естественные языковые подсказки [2] [6].
расширенные функции
1. Завершение кода на уровне проекта: в отличие от традиционных моделей, которые работают на уровне файлов, DeepSeek Coder может завершить код на уровне проекта, принимая во внимание зависимости от перекрестных файлов. Эта возможность имеет решающее значение для крупномасштабных программных проектов, где понимание общей структуры имеет важное значение [4] [5].
2. Расширенное окно контекста: модель поддерживает длину контекста до 16,384 токена, что позволяет эффективно управлять длинными и сложными кодовыми базами. Последние обновления расширили эту возможность еще больше, что позволило ему справиться с большими контекстами, тем самым улучшив ее производительность в обширных сценариях кодирования [4] [5].
3. Масштабируемость: DeepSeek Coder доступен в различных размерах (от 1B до 33B параметров), что позволяет пользователям выбрать конфигурацию модели, которая наилучшим образом соответствует их конкретным потребностям и вычислительным ресурсам [1] [3].
Таким образом, надежная архитектура Deepseek Coder, обширные данные обучения и расширенные функции делают его исключительным инструментом для кода, наполняющего множество языков программирования, значительно повышая производительность и оптимизируя процесс кодирования для разработчиков.
Цитаты:
[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-revolutionsing-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
