Deepseek Coder är en avancerad AI -modell som är specifikt utformad för kodgenerering och infyllning av uppgifter över olika programmeringsspråk. Det har utvecklats för att förbättra kodningseffektiviteten och stödja flerspråkig utveckling, utnyttja ett betydande datasätt och sofistikerade träningstekniker.
Översikt över Deepseek -kodaren
Deepseek Coder använder ett träningskorpus som består av 2 biljoner tokens, som inkluderar 87% kod och 13% naturliga språkdata på både engelska och kinesiska. Denna omfattande utbildning gör det möjligt för modellen att uppnå modernaste prestanda på flera riktmärken, vilket gör den mycket effektivt för ett brett utbud av kodningsuppgifter, inklusive kodens slutförande och fyllning [1] [2] [4].
Kodfyllningsfunktioner
Deepseek -kodaren utmärker sig vid kodfyllning, vilket innebär att slutföra saknade kodavsnitt inom ett givet sammanhang. Denna funktion är särskilt användbar för felsökning och förbättring av kodkvaliteten. Modellen använder en utbildningsstrategi för fyllning (FIM), vilket gör att den kan generera kodavdrag genom att fylla luckor i mitten av befintliga kodsekvenser. Denna metod förbättrar dess förmåga att förstå projektstrukturer och hantera komplexa kodningsutmaningar som kan sträcka sig över flera filer [4] [5].
Hantera olika programmeringsspråk
Deepseek Coder stöder över 80 programmeringsspråk, vilket gör det till ett mångsidigt verktyg för utvecklare som arbetar i olika miljöer. Dess arkitektur är utformad för att tillgodose den unika syntaxen och semantiken på olika språk, vilket möjliggör effektiv kodgenerering och slutförande oavsett programmeringsspråk som används. Modellens flexibilitet förbättras av dess förmåga att bearbeta tokeniserade textsekvenser, som kan vara antingen kod- eller naturliga språkuppmaningar [2] [6].
Avancerade funktioner
1. KODE-KODE-KODE-KODE-KOMPLETANDE: Till skillnad från traditionella modeller som fungerar på filnivå kan Deepseek-kodaren slutföra kod på projektnivå med hänsyn till beroenden för tvärfiler. Denna kapacitet är avgörande för storskaliga mjukvaruprojekt där förståelse av den övergripande strukturen är väsentlig [4] [5].
2. Utökat sammanhangsfönster: Modellen stöder en kontextlängd på upp till 16 384 tokens, vilket gör att den kan hantera långa och komplexa kodbaser effektivt. De senaste uppdateringarna har utökat denna kapacitet ytterligare, vilket gör det möjligt att hantera större sammanhang och därmed förbättra dess prestanda i omfattande kodningsscenarier [4] [5].
3. Skalbarhet: Deepseek Coder finns i olika storlekar (från 1B till 33B -parametrar), vilket gör att användare kan välja en modellkonfiguration som bäst passar deras specifika behov och beräkningsresurser [1] [3].
Sammanfattningsvis gör Deepseek -kodarens robusta arkitektur, omfattande träningsdata och avancerade funktioner till ett exceptionellt verktyg för kod som fyller på flera programmeringsspråk, avsevärt förbättrar produktiviteten och effektiviserar kodningsprocessen för utvecklare.
Citeringar:
[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