„Deepseek Coder“ yra patobulintas AI modelis, specialiai sukurtas kodų generavimui ir užpildymo užduotims įvairioms programavimo kalboms. Jis buvo sukurtas siekiant pagerinti kodavimo efektyvumą ir palaikyti daugiakalbį vystymąsi, pasinaudojant dideliu duomenų rinkiniu ir sudėtingesniais mokymo metodais.
„Deepseeek“ koderio apžvalga
„Deepseek Coder“ naudoja mokymo korpusą, sudarytą iš 2 trilijonų žetonų, į kuriuos įeina 87% kodas ir 13% natūralių kalbos duomenys tiek anglų, tiek kinų kalba. Šis platus mokymai leidžia modeliui pasiekti moderniausius našumą keliuose etalonuose, todėl jis yra labai efektyvus įvairioms kodavimo užduotims, įskaitant kodų užbaigimą ir užpildymą [1] [2] [4].
kodo užpildymo galimybės
„Deepseek Coder“ išsiskiria „Code Effilling“, kuris apima trūkstamų kodo skyrių užpildymą tam tikrame kontekste. Ši funkcija yra ypač naudinga derinant ir tobulinant kodo kokybę. Modelyje naudojama mokymo strategija „Film-in-Middle“ (FIM), leidžianti jam generuoti kodų fragmentus, užpildant spragas esamų kodo sekų viduryje. Šis metodas pagerina jo sugebėjimą suprasti projekto struktūras ir tvarkyti sudėtingus kodavimo iššūkius, kurie gali apimti kelis failus [4] [5].
Skirtingų programavimo kalbų tvarkymas
„Deepseek Coder“ palaiko daugiau nei 80 programavimo kalbų, todėl tai yra universalus įrankis kūrėjams, dirbantiems įvairiose aplinkose. Jos architektūra yra skirta pritaikyti unikalią skirtingų kalbų sintaksę ir semantiką, leidžiančią efektyviai generuoti kodą ir užbaigti, neatsižvelgiant į naudojamą programavimo kalbą. Modelio lankstumą sustiprina jo sugebėjimas apdoroti žetonų teksto sekas, kurios gali būti kodo arba natūralios kalbos raginimai [2] [6].
Išplėstinės funkcijos
1. Projekto lygio kodo užbaigimas: skirtingai nuo tradicinių modelių, veikiančių failų lygyje, „Deepseeek Coder“ gali užpildyti kodą projekto lygyje, atsižvelgiant į įvairių failų priklausomybes. Ši galimybė yra labai svarbi didelio masto programinės įrangos projektams, kai būtina suprasti bendrą struktūrą [4] [5].
2. Išplėstinis konteksto langas: modelis palaiko konteksto ilgį iki 16 384 žetonų, o tai leidžia efektyviai valdyti ilgas ir sudėtingas kodų bazes. Naujausi atnaujinimai dar labiau išplėtė šią galimybę, leidžiančią jai tvarkyti didesnius kontekstus, taip pagerindami jo našumą plačiuose kodavimo scenarijuose [4] [5].
3. Mastelio keitimas: „Deepseek“ koderis yra įvairių dydžių (nuo 1B iki 33B parametrų), leidžiantis vartotojams pasirinkti modelio konfigūraciją, kuri geriausiai atitinka jų specifinius poreikius ir skaičiavimo išteklius [1] [3].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek Coder“ tvirta architektūra, išsamūs mokymo duomenys ir patobulintos funkcijos daro jį išskirtiniu įrankiu, skirtu kodo užpildymui įvairiose programavimo kalbose, žymiai padidinant produktyvumą ir supaprastinant kūrėjų kodavimo procesą.
Citatos:
[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-ource-code-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