Deepseek kodlayıcı, çeşitli programlama dillerinde kod oluşturma ve doldurma görevleri için özel olarak tasarlanmış gelişmiş bir AI modelidir. Kodlama verimliliğini artırmak ve çok dilli gelişimi desteklemek, önemli bir veri kümesi ve sofistike eğitim tekniklerinden yararlanmak için geliştirilmiştir.
Deepseek kodlayıcısına genel bakış
Deepseek kodlayıcı, hem İngilizce hem de Çince'de% 87 kod ve% 13 doğal dil verisi içeren 2 trilyon jeton içeren bir eğitim aleti kullanır. Bu kapsamlı eğitim, modelin birden fazla ölçütte son teknoloji ürünü performans elde etmesini sağlar, bu da kodun tamamlanması ve doldurulması da dahil olmak üzere çok çeşitli kodlama görevleri için oldukça etkili olmasını sağlar [1] [2] [4].
Kod doldurma özellikleri
Deepseek kodlayıcı, belirli bir bağlamda eksik kod bölümlerinin tamamlanmasını içeren kod doldurma konusunda mükemmeldir. Bu özellik özellikle kod kalitesinin hata ayıklanması ve artırılması için kullanışlıdır. Model, mevcut kod dizilerinin ortasındaki boşlukları doldurarak kod snippet'leri oluşturmasına izin veren bir orta doldurma (FIM) eğitim stratejisi kullanır. Bu yöntem, proje yapılarını anlama ve birden fazla dosyayı kapsayabilen karmaşık kodlama zorluklarını ele alma yeteneğini geliştirir [4] [5].
farklı programlama dillerini kullanma
Deepseek kodlayıcı 80'den fazla programlama dilini destekleyerek çeşitli ortamlarda çalışan geliştiriciler için çok yönlü bir araç haline getirir. Mimarisi, farklı dillerin benzersiz sözdizimini ve anlambilimini karşılamak için tasarlanmıştır, bu da kullanılan programlama diline bakılmaksızın etkili kod oluşturulmasına ve tamamlanmasına izin verir. Modelin esnekliği, kod veya doğal dil istemleri olabilen tokenize metin dizilerini işleme yeteneği ile arttırılır [2] [6].
Gelişmiş Özellikler
1. Proje düzeyinde kod tamamlama: Dosya düzeyinde çalışan geleneksel modellerin aksine, Deepseek kodlayıcı, çapraz dosya bağımlılıkları dikkate alınarak proje düzeyinde kodu tamamlayabilir. Bu yetenek, genel yapıyı anlamanın gerekli olduğu büyük ölçekli yazılım projeleri için çok önemlidir [4] [5].
2. Genişletilmiş Bağlam Penceresi: Model, uzun ve karmaşık kod tabanlarını etkili bir şekilde yönetmesini sağlayan 16.384 jetona kadar bir bağlam uzunluğunu destekler. Son güncellemeler bu özelliği daha da genişleterek daha da genişleterek daha geniş bağlamları ele almasını sağlayarak kapsamlı kodlama senaryolarındaki performansını artırmıştır [4] [5].
3. Ölçeklenebilirlik: Deepseek kodlayıcı çeşitli boyutlarda (1b ila 33B parametreleri arasında) mevcuttur, bu da kullanıcıların özel ihtiyaçlarına ve hesaplama kaynaklarına en uygun bir model yapılandırması seçmelerine izin verir [1] [3].
Özetle, Deepseek Coder'ın sağlam mimarisi, kapsamlı eğitim verileri ve gelişmiş özellikleri, onu birden fazla programlama dilinde kod doldurma, üretkenliği önemli ölçüde artıran ve geliştiriciler için kodlama sürecini düzene dönüştürmek için olağanüstü bir araç haline getirir.
Alıntılar:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ovfile
[2] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-doder-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-oder/
[6] https://latenode.com/blog/what-is-eepseek-dorer-revolutioning-code-tomation-in-lateenode
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/issues/68
[8] https://arxiv.org/html/2406.11931v1