| DeepSeek Coder a Codellama-34B jsou pokročilé modely AI určené pro generování kódu, ale vykazují pozoruhodné rozdíly ve výkonu a schopnostech.
Metrics Performance Metrics
1. Skóre benchmarků:
- Deepseek Coder překonává Codellama-34B napříč několika kódovacími benchmarky. Konkrétně vede o 7,9% na Humanivalu (Python), 9,3% na Humanivalu (vícejazyčné), 10,8% na MBPP a 5,9% na DS-1000 [2] [3]. Naproti tomu Codellama-34B dosahuje přesnosti 74,4% na metrice HumanEVal Pass@1, což je nižší než výkon Deepseek Coder [4].
2.. Specializace modelu:
- Deepseek Coder je optimalizován speciálně pro kódovací úkoly a podporuje 338 programovacích jazyků, díky čemuž je vysoce univerzální pro vývojáře [1] [2]. Na druhé straně, zatímco Codellama-34B je také schopen zvládnout různé úkoly kódování, neodpovídá rozsáhlé jazykové podpoře Deepseek Coder.
3. Délka kontextu:
- Oba modely podporují dlouhou kontextovou délku až 128 tisíc tokenů, což jim umožňuje zvládnout větší úryvky kódu a udržovat kontext před rozšířenými interakcemi [1] [3].
Architektonické rozdíly
-Oba modely využívají architekturu směsi expertů (MOE), ale Deepseek Coder byl vyladěn s dalšími 6 bilionovými tokeny, což výrazně zvýšilo jeho výkon ve srovnání s Codellama-34B [1] [2]. Architektura umožňuje efektivní zpracování a zlepšenou přesnost v úkolech souvisejících s kódem.
Případy použití
- Deepseek kodér vyniká ve scénářích vyžadujících asistenci kódování v reálném čase, automatizaci opakovaných úkolů a vzdělávací zdroje pro kódování [1]. Je známo zejména pro svou schopnost efektivně generovat funkční a použitelný kód.
-Codellama-34b, i když je také účinný pro generování kódu, se zaznamenává, že bojuje s rafinací generovaného kódu prostřednictvím následných dotazů ve srovnání s některými jinými modely, jako je CHATGPT, což ukazuje na potenciální omezení ve scénářích interaktivních kódování [6].
Závěr
Stručně řečeno, zatímco jak Deepseek Coder, tak Codellama-34B jsou výkonné nástroje pro generování kódu, DeepSeek Coder prokazuje vynikající výkon při benchmarkových testech, širší podpoře programovacího jazyka a specializované schopnosti přizpůsobené pro kódovací úkoly. Tyto faktory se umístí jako efektivnější volbu pro vývojáře, kteří hledají vysoce kvalitní řešení generování kódů.
Citace:
[1] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
[4] https://dataloop.ai/library/model/codefuse-ai_codefuse-codellama-34b/
[5] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/170wip7/devs_who_use_codellama_34b_which_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1