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针对Deepseek团队，在《DeepSeek: A Large-Scale Deep Learning Model for Code Generation》这一文中，提出了一种大规模代码生成模型，这种模型是基于Transformer架构，那个模型采用多任务学习框架，且借助预训练阶段以及指令微调阶段来达成 。，。预训练阶段期间，模型依靠海量代码库展开对编程语言的语法结构以及语义特征的学习，微调阶段之时，凭借人工标注的指令数据用以提升模型的任务执行能力。

该论文着重去阐述模型的架构设计，其内容包含对注意力机制予以优化，以及实现训练策略的创新。实验所展示出来的结果表明，Deepseek在多个代码生成基准测试期间呈现出优异的情形，特别是在代码补全还有程序合成任务方面达到先进水平。此项研究还针对模型在代码理解、缺陷检测等衍生任务领域的迁移能力开展探讨 。

这一项研究，对智能编程助手的进展，给予了关键技术方面的支撑，与此同时，还指出了模型在处理繁杂算法以及长程依赖层面，所存在的局限性。对于未来的工作而言，倘若将重点放置于提升模型的推理能力以及泛化性能之上。

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