DeepSeek Codeer ir uzlabots AI modelis, kas īpaši paredzēts kodu ģenerēšanai un uzdevumu piepildīšanai dažādās programmēšanas valodās. Tas ir izstrādāts, lai uzlabotu kodēšanas efektivitāti un atbalstītu daudzvalodu attīstību, piesaistot ievērojamu datu kopu un sarežģītas apmācības metodes.
DeepSeek Codeer pārskats
DeepSeek Codeer izmanto apmācības korpusu, kas satur 2 triljonus žetonu, kas ietver 87% kodu un 13% dabiskās valodas datus gan angļu, gan ķīniešu valodā. Šī plašā apmācība ļauj modelim sasniegt vismodernāko sniegumu uz vairākiem etaloniem, padarot to ļoti efektīvu plašam kodēšanas uzdevumu diapazonam, ieskaitot koda pabeigšanu un piepildīšanu [1] [2] [4].
koda piepildīšanas iespējas
DeepSeek Codeer izceļas ar koda piepildīšanu, kas ietver trūkstošo koda sadaļu aizpildīšanu noteiktā kontekstā. Šī funkcija ir īpaši noderīga, lai atkļūdotu un uzlabotu koda kvalitāti. Modelis izmanto aizpildīšanas (FIM) apmācības stratēģiju, ļaujot tai ģenerēt koda fragmentus, aizpildot spraugas esošo kodu secību vidū. Šī metode uzlabo savu spēju izprast projekta struktūras un risināt sarežģītas kodēšanas problēmas, kas var aptvert vairākus failus [4] [5].
Darbības ar dažādām programmēšanas valodām
DeepSeek Codeer atbalsta vairāk nekā 80 programmēšanas valodas, padarot to par daudzpusīgu rīku izstrādātājiem, kas strādā dažādās vidēs. Tās arhitektūra ir paredzēta, lai pielāgotos dažādu valodu unikālajai sintaksei un semantikai, ļaujot efektīvi ģenerēt un pabeigt neatkarīgi no izmantotās programmēšanas valodas. Modeļa elastību uzlabo tā spēja apstrādāt marķētas teksta sekvences, kas var būt vai nu kods, vai dabiskās valodas uzvednes [2] [6].
uzlabotas funkcijas
1. Projekta līmeņa koda pabeigšana: Atšķirībā no tradicionālajiem modeļiem, kas darbojas faila līmenī, DeepSeek Codeer spēj aizpildīt kodu projekta līmenī, ņemot vērā savstarpējās faila atkarības. Šī spēja ir būtiska liela mēroga programmatūras projektiem, kur ir būtiska izpratne par kopējo struktūru [4] [5].
2. Paplašināts konteksta logs: modelis atbalsta konteksta garumu līdz 16 384 marķieriem, kas ļauj tai efektīvi pārvaldīt garās un sarežģītās kodu bāzes. Jaunākie atjauninājumi ir vēl vairāk paplašinājuši šo spēju, ļaujot tai rīkoties ar lielāku kontekstu, tādējādi uzlabojot tās veiktspēju plašos kodēšanas scenārijos [4] [5].
3. Mērogojamība: DeepSeek Codeer ir pieejams dažādos izmēros (no 1B līdz 33B parametriem), ļaujot lietotājiem izvēlēties modeļa konfigurāciju, kas vislabāk atbilst viņu īpašajām vajadzībām un skaitļošanas resursiem [1] [3].
Rezumējot, DeepSeek Codeer izturīgā arhitektūra, plašie apmācības dati un uzlabotās funkcijas padara to par izcilu instrumentu kodu piepildīšanai vairākās programmēšanas valodās, ievērojami uzlabojot produktivitāti un pilnveidojot izstrādātāju kodēšanas procesu.
Atsauces:
[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-depseek-qwen-and-beyond/
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
[6.]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1