See on välja töötatud kodeerimise tõhususe suurendamiseks ja mitmekeelse arengu toetamiseks, kasutades olulist andmekogumit ja keerukaid koolitusmeetodeid.
Ülevaade Deepseek Coderist
Deepseek Coder kasutab treeningkorpust, mis koosneb 2 triljonist žetoonist, mis sisaldab 87% koodi ja 13% looduslike keeleandmeid nii inglise kui ka hiina keeles. See ulatuslik koolitus võimaldab mudelil saavutada tipptasemel jõudlust mitmel võrdlusalusel, muutes selle väga tõhusaks mitmesuguste kodeerimisülesannete jaoks, sealhulgas koodide täitmine ja täitmine [1] [2] [4].
Koodi täitmise võimalused
Deepseek Coder paistab silma koodide täitmisega, mis hõlmab puuduvate koodisektsioonide täitmist antud kontekstis. See funktsioon on eriti kasulik koodide kvaliteedi silumiseks ja suurendamiseks. Mudel kasutab keskmise (FIM) treeningstrateegiat, mis võimaldab tal genereerida koodilõigud, täites lüngad olemasolevate koodijärjestuste keskel. See meetod parandab selle võimet mõista projektistruktuure ja käsitleda keerulisi kodeerimisprobleeme, mis võivad hõlmata mitut faili [4] [5].
Erinevate programmeerimiskeelte käitlemine
Deepseek Coder toetab üle 80 programmeerimiskeeli, muutes selle erinevates keskkondades töötavatele arendajatele mitmekülgseks tööriistaks. Selle arhitektuur on loodud erinevate keelte ainulaadse süntaksi ja semantika mahutamiseks, võimaldades koodide tõhusat genereerimist ja lõpuleviimist sõltumata kasutatavast programmeerimiskeelest. Mudeli paindlikkust suurendab selle võime töödelda tokeniseeritud tekstijärjestusi, mis võivad olla kas kood või loomulikud keeled [2] [6].
Täpsemad funktsioonid
1. Projekti taseme koodi lõpuleviimine: erinevalt traditsioonilistest mudelitest, mis toimivad faili tasemel, on Deepseek Coder võimeline projekti tasemel koodi lõpule viima, võttes arvesse failidevahelisi sõltuvusi. See võime on ülioluline suuremahuliste tarkvaraprojektide jaoks, kus üldise struktuuri mõistmine on hädavajalik [4] [5].
2. Laiendatud konteksti aken: mudel toetab konteksti pikkust kuni 16 384 žetooni, mis võimaldab tal tõhusalt hallata pikki ja keerulisi koodbaase. Viimased värskendused on seda võimekust veelgi laiendanud, võimaldades sellel suuremate kontekstide käsitlemist, parandades seeläbi selle jõudlust ulatuslike kodeerimisstsenaariumide korral [4] [5].
3. Mastaapsus: Deepseek Coder on saadaval erineva suurusega (vahemikus 1B kuni 33B parameetrid), võimaldades kasutajatel valida mudeli konfiguratsiooni, mis sobib kõige paremini nende konkreetsete vajadustega ja arvutusressurssidega [1] [3].
Kokkuvõtlikult muudavad Deepseek Coderi tugev arhitektuur, ulatuslikud koolitusandmed ja täiustatud funktsioonid selle erakordseks tööriistaks koodide täitmiseks mitme programmeerimiskeele vahel, suurendades märkimisväärselt tootlikkust ja sujuvamaks arendajate kodeerimisprotsessi.
Tsitaadid:
[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/
]
[5] https://play.ht/blog/deepseek-coder/
]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1