Deepseek Coder adalah model AI canggih yang dirancang khusus untuk pembuatan kode dan pengisian tugas di berbagai bahasa pemrograman. Ini telah dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi pengkodean dan mendukung pengembangan multibahasa, memanfaatkan dataset substansial dan teknik pelatihan canggih.
Ikhtisar Deepseek Coder
Deepseek Coder menggunakan corpus pelatihan yang terdiri dari 2 triliun token, yang mencakup 87% kode dan 13% data bahasa alami dalam bahasa Inggris dan Cina. Pelatihan yang luas ini memungkinkan model untuk mencapai kinerja canggih pada beberapa tolok ukur, membuatnya sangat efektif untuk berbagai tugas pengkodean, termasuk penyelesaian kode dan pengisi [1] [2] [4].
Kode Kemampuan Pengenalan Kode
Deepseek Coder unggul dalam pengisian kode, yang melibatkan menyelesaikan bagian kode yang hilang dalam konteks yang diberikan. Fitur ini sangat berguna untuk men -debug dan meningkatkan kualitas kode. Model ini menggunakan strategi pelatihan pengisian-tengah-tengah (FIM), yang memungkinkannya menghasilkan cuplikan kode dengan mengisi celah di tengah urutan kode yang ada. Metode ini meningkatkan kemampuannya untuk memahami struktur proyek dan menangani tantangan pengkodean kompleks yang dapat menjangkau banyak file [4] [5].
Menangani berbagai bahasa pemrograman
Deepseek Coder mendukung lebih dari 80 bahasa pemrograman, menjadikannya alat yang serba guna bagi pengembang yang bekerja di berbagai lingkungan. Arsitekturnya dirancang untuk mengakomodasi sintaks dan semantik yang unik dari berbagai bahasa, memungkinkan pembuatan kode dan penyelesaian yang efektif terlepas dari bahasa pemrograman yang digunakan. Fleksibilitas model ditingkatkan dengan kemampuannya untuk memproses urutan teks tokenized, yang dapat berupa kode atau permintaan bahasa alami [2] [6].
fitur lanjutan
1. Penyelesaian Kode Level Proyek: Tidak seperti model tradisional yang beroperasi di tingkat file, Deepseek Coder mampu menyelesaikan kode di tingkat proyek, dengan mempertimbangkan dependensi lintas file. Kemampuan ini sangat penting untuk proyek perangkat lunak skala besar di mana memahami struktur keseluruhan sangat penting [4] [5].
2. Jendela Konteks Luas: Model mendukung panjang konteks hingga 16.384 token, yang memungkinkannya untuk mengelola basis kode yang panjang dan kompleks secara efektif. Pembaruan terbaru telah memperluas kemampuan ini lebih jauh, memungkinkannya untuk menangani konteks yang lebih besar, sehingga meningkatkan kinerjanya dalam skenario pengkodean yang luas [4] [5].
3. Skalabilitas: Deepseek Coder tersedia dalam berbagai ukuran (dari 1B hingga 33B parameter), memungkinkan pengguna untuk memilih konfigurasi model yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik dan sumber daya komputasi mereka [1] [3].
Singkatnya, arsitektur kuat Deepseek Coder, data pelatihan yang luas, dan fitur canggih menjadikannya alat yang luar biasa untuk pengenalan kode di berbagai bahasa pemrograman, secara signifikan meningkatkan produktivitas dan merampingkan proses pengkodean untuk pengembang.
Kutipan:
[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