Deepseek Coder จัดการกับรหัสที่มีการแทรกซึมในภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันอย่างไร

ภาพรวมของ Deepseek Coder

Deepseek Coder ใช้คลังการฝึกอบรมประกอบด้วย 2 ล้านล้านโทเค็นซึ่งรวมถึงรหัส 87% และข้อมูลภาษาธรรมชาติ 13% ทั้งในภาษาอังกฤษและจีน การฝึกอบรมที่กว้างขวางนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยบนเกณฑ์มาตรฐานที่หลากหลายทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานการเข้ารหัสที่หลากหลายรวมถึงการสมบูรณ์ของรหัสและการแทรกซึม [1] [2] [4]

ความสามารถในการแทรกซึมของรหัส

Deepseek Coder เก่งที่รหัส infilling ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกรอกส่วนที่หายไปของรหัสภายในบริบทที่กำหนด คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการดีบักและเพิ่มคุณภาพรหัส โมเดลใช้กลยุทธ์การฝึกอบรมแบบเติมกลาง (FIM) ช่วยให้สามารถสร้างตัวอย่างโค้ดได้โดยการเติมช่องว่างในช่วงกลางของลำดับรหัสที่มีอยู่ วิธีนี้ปรับปรุงความสามารถในการทำความเข้าใจโครงสร้างโครงการและจัดการกับความท้าทายในการเข้ารหัสที่ซับซ้อนซึ่งอาจครอบคลุมหลายไฟล์ [4] [5]

การจัดการภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน

Deepseek Coder รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมมากกว่า 80 ภาษาทำให้เป็นเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับนักพัฒนาที่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย สถาปัตยกรรมของมันได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับไวยากรณ์ที่เป็นเอกลักษณ์และความหมายของภาษาที่แตกต่างกันช่วยให้การสร้างรหัสที่มีประสิทธิภาพและความสมบูรณ์โดยไม่คำนึงถึงภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้ ความยืดหยุ่นของโมเดลนั้นได้รับการปรับปรุงโดยความสามารถในการประมวลผลลำดับข้อความโทเค็นซึ่งสามารถเป็นรหัสหรือภาษาธรรมชาติที่ได้รับการแจ้ง [2] [6]

คุณสมบัติขั้นสูง

1. การกรอกรหัสระดับโครงการ: ซึ่งแตกต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่ทำงานในระดับไฟล์ Deepseek Coder มีความสามารถในการกรอกรหัสในระดับโครงการโดยคำนึงถึงการพึ่งพาไฟล์ข้าม ความสามารถนี้มีความสำคัญสำหรับโครงการซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ที่การทำความเข้าใจโครงสร้างโดยรวมเป็นสิ่งจำเป็น [4] [5]

2. หน้าต่างบริบทที่ขยาย: โมเดลรองรับความยาวบริบทของโทเค็นสูงถึง 16,384 โทเค็นซึ่งช่วยให้สามารถจัดการรหัสฐานที่ยาวและซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ การอัปเดตล่าสุดได้ขยายความสามารถนี้ให้ดียิ่งขึ้นทำให้สามารถจัดการกับบริบทที่ใหญ่ขึ้นได้ซึ่งจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพในสถานการณ์การเข้ารหัสที่กว้างขวาง [4] [5]

3. ความสามารถในการปรับขนาด: Deepseek Coder มีให้เลือกหลายขนาด (จากพารามิเตอร์ 1B ถึง 33B) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกการกำหนดค่าแบบจำลองที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะและทรัพยากรการคำนวณ [1] [3]

โดยสรุปสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่งของ Deepseek Coder ข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวางและคุณสมบัติขั้นสูงทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้รหัสผ่านหลายภาษาการเขียนโปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและปรับปรุงกระบวนการเข้ารหัสสำหรับนักพัฒนา

การอ้างอิง:
[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