Deepseek Coder je napreden model AI, ki je posebej zasnovan za ustvarjanje kode in nalivanje nalog v različnih programskih jezikih. Razvit je bil za izboljšanje učinkovitosti kodiranja in podporo večjezičnemu razvoju, pri čemer je izkoristil veliko nabora podatkov in prefinjene tehnike usposabljanja.
Pregled koder Deepseek
Deepseek Coder uporablja vadbeni korpus, ki vsebuje 2 trilijona žetonov, ki vključuje 87% kode in 13% podatkov o naravnem jeziku tako v angleščini kot v kitajščini. To obsežno usposabljanje omogoča modelu, da doseže najsodobnejšo uspešnost na več referenčnih vrednostih, zaradi česar je zelo učinkovit za široko paleto nalog kodiranja, vključno z dokončanjem kode in polnjenjem [1] [2] [4].
Sposobnosti za polnjenje kode
Deepseek Coder se odlično odreže pri Ifilling Code, kar vključuje dokončanje manjkajočih odsekov kode v določenem kontekstu. Ta funkcija je še posebej uporabna za odpravljanje napak in izboljšanje kakovosti kode. Model uporablja strategijo usposabljanja za polnjenje (FIM), ki mu omogoča ustvarjanje odrezkov kode z zapolnitvijo vrzeli sredi obstoječih kodnih zaporedij. Ta metoda izboljšuje njegovo sposobnost razumevanja projektnih struktur in reševanja zapletenih izzivov kodiranja, ki lahko obsegajo več datotek [4] [5].
Ravnanje z različnimi programskimi jeziki
Deepseek Coder podpira več kot 80 programskih jezikov, zaradi česar je vsestransko orodje za razvijalce, ki delajo v različnih okoljih. Njegova arhitektura je zasnovana tako, da sprejme edinstveno skladnjo in semantiko različnih jezikov, kar omogoča učinkovito ustvarjanje kode in dokončanje ne glede na program programskega jezika. Prilagodljivost modela je izboljšana s svojo sposobnostjo obdelave tokeniziranih besedilnih zaporedij, ki so lahko pozivi kode ali naravnega jezika [2] [6].
Napredne funkcije
1. Dokončanje kode na ravni projekta: Za razliko od tradicionalnih modelov, ki delujejo na ravni datotek, je Deepseek Coder sposoben dokončati kodo na ravni projekta, ob upoštevanju navzkrižnih odvisnosti. Ta sposobnost je ključnega pomena za obsežne programske projekte, kjer je razumevanje celotne strukture nujno [4] [5].
2. Razširjeno kontekstno okno: Model podpira kontekstno dolžino do 16.384 žetonov, kar mu omogoča učinkovito upravljanje dolgih in zapletenih kod. Nedavne posodobitve so to sposobnost še razširile in mu omogočile, da obvlada večje kontekste in s tem izboljša svojo uspešnost v obsežnih scenarijih kodiranja [4] [5].
3. Scalibility: Deepseek Coder je na voljo v različnih velikostih (od 1B do 33B parametrov), kar uporabnikom omogoča, da izberejo konfiguracijo modela, ki najbolje ustreza njihovim specifičnim potrebam in računskim virom [1] [3].
Če povzamemo, robustna arhitektura Deepseek Coderja, obsežni podatki o usposabljanju in napredne funkcije so izjemno orodje za nalivanje kode v več programskih jezikih, kar bistveno izboljšuje produktivnost in racionaliziranje procesa kodiranja za razvijalce.
Navedbe:
[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-reepseek-qwen-and-beyond/
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
[6] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revoluting-code-automation-in-latenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issies/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931V1