DeepSeek Coder - це розширена модель AI, спеціально розроблена для генерації коду та завдань для заповнення різних мов програмування. Він був розроблений для підвищення ефективності кодування та підтримки багатомовного розвитку, використання значного набору даних та складних методик навчання.
Огляд кодера DeepSeek
Deepseek Coder використовує навчальний корпус, що включає 2 трлн жетонів, що включає 87% коду та 13% даних природної мови в англійській та китайській мові. Ця велика підготовка дозволяє моделі досягти найсучасніших показників на декількох орієнтирах, що робить її високоефективною для широкого спектру завдань кодування, включаючи завершення коду та заповнення [1] [2] [4].
можливості заповнення коду
Coder DeepSeek перевершує код, що заповнює, що передбачає виконання відсутніх розділів коду в заданому контексті. Ця функція особливо корисна для налагодження та підвищення якості коду. Модель використовує стратегію навчання середнього (FIM), що дозволяє їй генерувати фрагменти коду, заповнюючи прогалини в середині існуючих послідовностей коду. Цей метод покращує його здатність розуміти структури проекту та вирішувати складні проблеми кодування, які можуть охопити кілька файлів [4] [5].
Обробка різних мов програмування
DeepSeek Coder підтримує понад 80 мов програмування, що робить його універсальним інструментом для розробників, які працюють у різних умовах. Його архітектура призначена для розміщення унікального синтаксису та семантики різних мов, що дозволяє ефективно генерувати та завершити код незалежно від використання мови програмування. Гнучкість моделі посилюється її здатністю обробляти токенізовані текстові послідовності, які можуть бути або кодую, або підказками з природною мовою [2] [6].
розширені функції
1. Завершення коду на рівні проекту: На відміну від традиційних моделей, які працюють на рівні файлів, Coder DeepSeek здатний завершити код на рівні проекту, враховуючи залежності між файлами. Ця здатність має вирішальне значення для масштабних програмних проектів, де розуміння загальної структури є важливою [4] [5].
2. Розширене контекстне вікно: модель підтримує тривалість контексту до 16 384 жетонів, що дозволяє ефективно керувати довгими та складними кодами. Останні оновлення ще більше розширили цю можливість, що дозволило їй обробляти більші контексти, тим самим покращуючи його ефективність у великих сценаріях кодування [4] [5].
3. Масштабованість: Coder DeepSeek доступний у різних розмірах (від параметрів 1b до 33b), що дозволяє користувачам вибирати конфігурацію моделі, яка найкраще відповідає їх конкретним потребам та обчислювальній ресурсах [1] [3].
Підсумовуючи, надійна архітектура Deepseek Coder, широкі дані про навчання та розширені функції роблять його винятковим інструментом для переповнення коду на декількох мовах програмування, що значно підвищує продуктивність та впорядкування процесу кодування для розробників.
Цитати:
[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