ما هي الاختلافات الرئيسية في الأداء بين Deepseek Coder و Codellama-34b

مقاييس الأداء

1. الدرجات القياسية:
- يتفوق Deepseek Coder على الأداء Codellama-34b عبر العديد من معايير الترميز. على وجه التحديد ، يؤدي بنسبة 7.9 ٪ على Humaneval (Python) ، 9.3 ٪ على Humaneval (متعدد اللغات) ، 10.8 ٪ على MBPP ، و 5.9 ٪ على DS-1000 [2] [3]. في المقابل ، يحقق Codellama-34B دقة 74.4 ٪ على مقياس Humaneval Pass@1 ، وهو أقل من أداء Deepseek Coder [4].

2. نموذج التخصص:
- يتم تحسين Deepseek Coder خصيصًا لمهام الترميز ويدعم 338 لغة برمجة ، مما يجعلها متعددة الاستخدامات للغاية للمطورين [1] [2]. من ناحية أخرى ، في حين أن Codellama-34b قادر أيضًا على التعامل مع مهام الترميز المختلفة ، فإنه لا يتطابق مع الدعم اللغوي الواسع لـ Deepseek.

3. طول السياق:
- يدعم كلا النموذجين طول سياق طويل يصل إلى 128 كيلو رموز ، مما يسمح لهما بالتعامل مع مقتطفات رمز أكبر والحفاظ على السياق على التفاعلات الممتدة [1] [3].

الاختلافات المعمارية

-يستخدم كلا النموذجين بنية مزيج من الخبراء (MOE) ، ولكن تم ضبط المبرمج Deepseek مع 6 تريليونات من الرموز ، مما يعزز أداءها بشكل كبير مقارنة مع Codellama-34b [1] [2]. تتيح الهندسة المعمارية معالجة فعالة وتحسين الدقة في المهام المتعلقة بالدولة.

استخدام الحالات

- يتفوق Deepseek Coder في السيناريوهات التي تتطلب المساعدة في الترميز في الوقت الفعلي ، وأتمتة المهام المتكررة ، والموارد التعليمية للترميز [1]. ويلاحظ بشكل خاص قدرته على توليد رمز وظيفي وقابل للاستخدام بشكل فعال.
-تم الإبلاغ عن CODELLAMA-34B ، على الرغم من فعاليته أيضًا لتوليد الرموز ، في تكثيف كود من خلال استفسارات المتابعة مقارنة ببعض النماذج الأخرى مثل ChatGPT ، مما يشير إلى قيود محتملة في سيناريوهات الترميز التفاعلي [6].

خاتمة

باختصار ، في حين أن كل من Deepseek Coder و Codellama-34b هما أدوات قوية لتوليد الكود ، فإن Deepseek Coder يوضح الأداء الفائق في الاختبارات القياسية ، ودعم لغة البرمجة الأوسع ، والقدرات المتخصصة المصممة لمهام الترميز. هذه العوامل تضعها كخيار أكثر فعالية للمطورين الذين يبحثون عن حلول توليد الكود عالية الجودة.

الاستشهادات:
[1]
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/؟tab=Readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
[4]
[5] https://www.datacamp.com/tutorial/deepeek-coder-v2
[6]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1